用python写一个人工神经网络进行图像分类的代码

抱歉，作为AI语言模型，我无法编写完整的代码，但是我可以给你提供一个基础的人工神经网络进行图像分类的代码框架，供你参考。

首先，需要安装相关的Python库，如TensorFlow、Keras等。然后，可以按照以下步骤进行编写：

1. 导入所需的库和模块：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

2. 加载数据集，可以使用Keras内置的数据集或者自己准备数据集：

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data()

3. 对数据集进行预处理，如归一化、调整大小等：

train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1))
train_images = train_images.astype('float32') / 255

test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1))
test_images = test_images.astype('float32') / 255

4. 构建神经网络模型，可以选择不同的层数、激活函数、优化器等：

model = keras.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

5. 编译模型，设置损失函数、优化器、评估指标等：

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

6. 训练模型，并在测试集上进行评估：

model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)

7. 使用模型进行预测：

predictions = model.predict(test_images)

这是一个简单的人工神经网络进行图像分类的代码框架，可以根据实际需求进行修改和优化。