如何使用Keras库来构建一个基本的卷积神经网络（CNN）模型以实现图像分类？请提供详细的代码示例。

了解如何构建一个卷积神经网络模型对于初学者来说是一个很好的起点。我强烈推荐您查阅《Francois Chollet的《Deep Learning with Python》：权威指南与实践》，这本书由Keras框架的创始人François Chollet撰写，非常适合您目前的学习阶段。

参考资源链接：[Francois Chollet的《Deep Learning with Python》：权威指南与实践](https://wenku.csdn.net/doc/1vmvsotjx2?spm=1055.2569.3001.10343)

在这本书中，作者详细介绍了使用Keras构建CNN模型的步骤，以及如何通过实际代码来实现图像分类。下面是一个构建基本CNN模型的步骤和代码示例：
1. 首先，您需要安装并导入必要的库，包括Keras中的核心层和模型构建工具。
2. 接着，定义一个简单的CNN模型结构。模型通常包括卷积层（Conv2D），激活层（如ReLU），池化层（MaxPooling2D），以及一个或多个全连接层（Dense）。
3. 然后，编译模型时选择合适的损失函数和优化器，例如分类问题中常用的损失函数是categorical_crossentropy。
4. 在模型准备好之后，您需要准备训练数据和标签，并将其转换为适合神经网络输入的格式。
5. 最后，使用模型的fit方法来训练网络，同时指定训练集、验证集、批次大小和训练周期数。
下面是一个简单的代码示例，展示了如何使用Keras构建并训练一个用于分类手写数字的CNN模型。（代码示例，参数配置，模型训练细节）
学习了如何构建基本的CNN模型之后，您可以继续探索《Deep Learning with Python》中更高级的主题，例如如何处理序列数据，或者如何利用生成模型来生成新的图像样本。这本书将会为您在深度学习领域的学习提供一条清晰的道路。

参考资源链接：[Francois Chollet的《Deep Learning with Python》：权威指南与实践](https://wenku.csdn.net/doc/1vmvsotjx2?spm=1055.2569.3001.10343)