本教程作为一个植物幼苗分类的实践教程，有助于对图像分类整个实践过程有个清晰明了认识，加强研究实际图像问题的能力：
1.所用环境：tensorflow为后端的keras作为基本框架（pip install keras）
2.导入模块:
导入科学计算包pandas,numpy,导入图像读取方法imageio，和内置模块os
keras相关方法，sklearn相关方法，tqdm进度条方法
文件名
1训练每一批大小2训练轮数3随机种子
制定具体分类和分类对应编号
dense层设置
2维cnn网络设置
整体网络结构
模型运行配置
训练过程把图片不断迭代放入模型训练
运行train_model,得到模型。
测试模型
改变图像大小适应训练
读取图像的标签
类别
存入dict，方便训练测试
读取dict
main函数预测test与实际label比较
