猫狗大战（简单的目标识别）：
1、图片处理：
（1）所给的图片像素不同，无法处理，图片还是jpg形式需要解码，图片
还要加上标签，去标记，才能去比对然后训练
（2）所获得的数据集是大量的，需要把这些数据分成队列，一队有多少个图片，一次训练，就给
神经网络这一队的数据，分组的任务也在图片处理这方面
这两部分都怎么做：
（1）第一部分：给图片打上标签，先把这一类型的图片提取出，放到一个列表里，并给这些图片
赋同一个值（因为这是一个分类问题，所以0，1就好），然后把这两个列表再组合到一起包括它们的
标签，生成一个二维数组，打乱顺序，再把打乱的数组中图片的信息提取出来，放到一个列表里，
把标签信息提取出来，放到一个数组里，这两部分的元素都是一一对应的
（2）第二部分：图片已经标记完了，接下来就应该处理这些图片了。
先考虑下这些图片，现在这些图片都是像素不同，还是jpg形式，然后它们储存在一个列表里
首先，转换列表为tf可以识别的形式。把图片和标签再次结合，对图片进行解码
储存到一个变量里，然后再提取对应的标签。统一图片的形式。把对应的数据组成队列输出。
2：神经网络：目前给的图片是可以直接用的，卷积神经网络正常编写到一个函数中，便于后面调用，
返回Z（这里把输出概率放到loss函数中0）
损失函数：正常写，返回loss
训练函数：AdmO…函数梯度下降，返回训练最优值
判断正确率函数：提取这一列中最大的值，的索引（与猫狗大战中，一行是猫的概率和狗的概率
看这个概率对应的是0/1,再与标签对比，相同为1，不同为0）
3：训练部分：（类比c语言主函数）去调用之前写的图片处理和神经网络去预测结果，
包括数据集的调用，
（如有雷同，算我抄你（滑稽脸））
