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面对海量数据的增长,图像分类技术迎来机遇与挑战。深度学习能够很好的解决传统的图像分类方法精度低、耗时长等问题,成为目前主流的图像分类算法。但是深度学习模型结构及其优化算法的实现复杂且效率低,而TensorFlow2.0能够简化和快速实现深度学习模型设计,并在海量数据集上训练模型,备受研究者青睐。首先对图像分类算法、深度学习框架以及TensorFlow2.0进行介绍;然后使用TensorFlow2.0的Keras API构建一个卷积神经网络图像分类模型,结果表明,在Cifar-10数据集上,模型的准确