1. 导入各种模块
基本形式为：
import 模块名
from 某个文件 import 某个模块
2. 导入数据（以两类分类问题为例，即numClass = 2）
训练集数据data
可以看到，data是一个四维的ndarray
训练集的标签
3. 将导入的数据转化我keras可以接受的数据格式
keras要求的label格式应该为binary class matrices，所以，需要对输入的label数据进行转化，利用keras提高的to_categorical函数
label = np_utils.to_categorical(label, numClass
此时的label变为了如下形式
（注：PyCharm无法显示那么多的数据，所以下面才只显示了1000个数据，实际上该例子所示的数据集有1223个数据）
4. 建立CNN模型
以下图所示的CNN网络为例
#生成一个model
model = Sequential() #layer1-conv1
model.add(Convolution2D(16, 3, 3, border_mode='valid',input_shape=data.shape[-3:]))
model.add(Activation('tanh'))#tanh # layer2-conv2
model.add(Convolution2D(32, 3, 3, border_mode='valid'))
model.add(Activation('tanh'))#tanh # layer3-conv3
model.add(Convolution2D(32, 3, 3, border_mode='valid'))
model.add(Activation('tanh'))#tanh # layer4
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, init='normal'))
model.add(Activation('tanh'))#tanh # layer5-fully connect
model.add(Dense(numClass, init='normal'))
model.add(Activation('softmax'))
#
sgd = SGD(l2=0.1,lr=0.001, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd,class_mode="categorical")
5. 开始训练model
利用model.train_on_batch或者model.fit