请给我一个能够识别猫和狗的Python代码示例，注释要求详尽，适合初学者理解。输出格式必须以markdown形式呈现。至少包含读取图像、预处理图像、定义模型、模型训练和模型预测这5个部分的代码。此外，每一部分的注释都要有详细的解释，每个部分至少提供3条详细的注释说明。
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```markdown
# Python代码示例：使用深度学习模型识别猫和狗

这部分代码展示了如何构建一个简单的卷积神经网络来识别图像中的猫和狗。注意，为了使代码更简洁，本示例中的模型可能并不是最优的，并且预训练模型和大型训练集不在考虑范围内。

## 1. 读取图像
这段代码展示了如何使用`PIL`库来加载图像。

```python
from PIL import Image  # 导入PIL库，用于处理图像
import numpy as np     # 导入numpy库，用于处理数组

def load_image(path):
    """
    加载并返回指定路径的图像作为numpy数组。
    """
    img = Image.open(path)  # 打开路径指定的图像文件，并加载图像
    img = img.convert('RGB')  # 将图像转换为RGB模式，确保与后面的数据格式一致
    return np.array(img)      # 将图像转换为numpy数组，方便后续处理
```

## 2. 预处理图像
在这块代码中，我们将对图像进行必要的预处理，使其符合模型输入的要求。

```python
from keras.preprocessing import image

def preprocess_image(img):
    """
    对图像进行预处理，使其适应模型的要求。
    """
    img = image.img_to_array(img)  # 将图像对象转换为浮点型数组
    img = img / 255.0              # 将像素值缩放到0-1之间
    img = np.expand_dims(img, axis=0)  # 增加一个维度，匹配网络对输入的要求
    return img
```

## 3. 定义模型
这里我们定义了一个简单的卷积神经网络，入网的输入是一张图片，输出是预测的类别。

```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

def create_model():
    """
    创建并返回一个用于猫狗分类的简单卷积神经网络模型。
    """
    model = Sequential()  # 创建一个序列模型
    model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(150, 150, 3)))  # 添加一个卷积层
    model.add(MaxPooling2D((2, 2)))  # 添加最大池化层，减少维度
    model.add(Flatten())  # 将3D的输出展平成1D的向量
    model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))  # 添加一个全连接层，使用sigmoid激活函数进行分类
    model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])  # 编译模型
    return model
```

## 4. 模型训练
以下代码展示了如何使用PyTorch进行模型训练，为简化起见，这里使用虚拟数据代替真实的训练数据。

```python
import random

def train_model(model, epochs=10, steps_per_epoch=100):
    """
    训练模型。
    - epochs: 训练的总轮数
    - steps_per_epoch: 每个epoch的步数，即每轮训练中数据的迭代次数
    """
    for epoch in range(epochs):
        print(f'Epoch {epoch + 1}/{epochs}')
        for step in range(steps_per_epoch):
            # 使用模拟数据
            batch_image = np.random.random((1, 150, 150, 3))  # 生成随机图像作为样本
            batch_label = random.randint(0, 1)  # 生成随机标签
            # 修改这里的Stub，替换为从实际数据集读取的功能，避免使用上述随机数生成
            loss, accuracy = model.train_on_batch(batch_image, [batch_label])  # 批量训练
            if step % 20 == 0:  # 每20步打印一次损失和准确率
                print(f'Epoch {epoch + 1} - Step {step + 1} - Loss: {loss:.3f} - Accuracy: {accuracy:.3f}')
```

## 5. 模型预测
这部分展示了如何使用训练好的模型对单个图像进行分类预测。

```python
import matplotlib.pyplot as plt

def predict_image(img_path, model):
    """
    使用模型预测指定路径图像的分类。
    """
    img = load_image(img_path)  # 加载图像
    img = preprocess_image(img)  # 预处理图像
    prediction = model.predict(img)  # 调用模型预测
    result = 'cat' if prediction[0] < 0.5 else 'dog'  # 根
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