训练集和测试集是分别存放在一个文件夹里的jpg图片，这里也只有训练集对应的标签，能否再改进一下程序

当然可以！如果您的训练集和测试集是分别存放在一个文件夹里的jpg图片，您可以使用 TensorFlow 的 `ImageDataGenerator` 类来读取和增强数据，然后将它们送入模型进行训练和测试。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 设置训练集和测试集的路径和批次大小
train_dir = 'train'
test_dir = 'test'
batch_size = 32

# 使用 ImageDataGenerator 来增强数据
train_datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1.0/255.0,
    rotation_range=20,
    width_shift_range=0.2,
    height_shift_range=0.2,
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True,
    fill_mode='nearest'
)

test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1.0/255.0)

# 读入训练集和测试集
train_data = train_datagen.flow_from_directory(train_dir, target_size=(100, 100), batch_size=batch_size, class_mode='sparse')
test_data = test_datagen.flow_from_directory(test_dir, target_size=(100, 100), batch_size=batch_size, class_mode='sparse')

# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(100, 100, 3)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(12, activation='softmax')
])

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

# 训练模型
model.fit(train_data, epochs=10, validation_data=test_data)

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_data, verbose=2)
print('Test accuracy:', test_acc)

这个代码使用 `ImageDataGenerator` 来增强训练集和测试集的数据，并将它们读入成一个批次的形式。然后定义了一个包含卷积层和全连接层的模型，使用 `adam` 优化器和交叉熵损失函数进行编译。之后训练模型，并在测试集上评估模型的准确率。最后输出测试准确率。

需要注意的是，这个代码只是一个简单的示例，并没有进行超参数的调整。如果您想要得到更好的结果，需要对代码进行更多的改进和优化。