基于深度学习的图像分类：项目详解、数据集与完整源码

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models, datasets
# 加载CIFAR-10数据集并进行预处理
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data()
train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0
# 构建CNN模型架构
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10))
# 编译和训练模型（此处省略具体代码）
# 使用训练数据对模型进行训练，并使用测试数据进行验证和测试
# 监控训练过程和评估指标，如准确率、损失函数等