要使用Keras進行圖像分類任務，可以按照以下步驟進行：

1. 準備數據集：首先，準備用于訓練和測試的圖像數據集。可以使用Keras內置的數據集，也可以自己創建數據集。

2. 數據預處理：對圖像數據進行預處理，例如調整大小、標準化、增強等操作。

3. 構建模型：使用Keras構建一個卷積神經網絡（CNN）模型。可以選擇使用Keras提供的預訓練模型，也可以自己設計模型結構。

4. 編譯模型：編譯模型，設置損失函數、優化器和評估指標。

5. 訓練模型：使用訓練集對模型進行訓練。

6. 評估模型：使用測試集對模型進行評估。

7. 進行預測：使用訓練好的模型對新的圖像進行分類預測。

以下是一個簡單的示例代碼，展示如何使用Keras進行圖像分類任務：

import numpy as np
import keras
from keras.datasets import cifar10
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 準備數據集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()

# 數據預處理
x_train = x_train.astype('float32') / 255
x_test = x_test.astype('float32') / 255
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, 10)

# 構建模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 編譯模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 訓練模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=64, validation_data=(x_test, y_test))

# 評估模型
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test accuracy:', accuracy)

# 進行預測
predictions = model.predict(x_test)

通過以上步驟，可以使用Keras構建一個簡單的圖像分類模型，并對圖像數據進行分類預測。根據具體任務的復雜度和要求，可以對模型進行進一步優化和調整。