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《从像素到认知：用 Keras 构建图像分类 CNN 的实战指南》

一、引言：图像识别的黄金钥匙——CNN

在人工智能的众多分支中，图像识别是最具视觉冲击力的一类。而 CNN（卷积神经网络）正是这场视觉革命的核心技术。从猫狗识别到自动驾驶，从医学影像到安防监控，CNN 已成为图像处理的“黄金标准”。

Keras，作为 TensorFlow 的高级 API，以其简洁优雅的接口和强大的底层支持，成为构建 CNN 的首选工具。本文将带你从数据准备、模型构建到训练评估，完整实现一个图像分类任务，并分享实战中的优化技巧与最佳实践。

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二、项目背景与目标

我们将使用经典的 CIFAR-10 数据集，它包含 10 个类别的彩色图像（如飞机、汽车、猫、狗等），每张图像大小为 32×32 像素。

目标是构建一个 CNN 模型，输入图像，输出其所属类别，实现自动图像分类。

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三、环境准备与数据加载

1. 安装依赖

pip install tensorflow matplotlib

2. 加载数据集

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import cifar10
from tensorflow.keras.utils import to_categorical# 加载数据
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()# 数据归一化
x_train = x_train.astype('float32') / 255.0
x_test = x_test.astype('float32') / 255.0# 标签独热编码
y_train = to_categorical(y_train, 10)
y_test = to_categorical(y_test, 10)

3. 数据集概览

import matplotlib.pyplot as plt# 显示前5张图像
for i in range(5):plt.subplot(1, 5, i+1)plt.imshow(x_train[i])plt.axis(