基于tensorflow中的keras编写代码，数据目录 rawdata 1. 编写数据加载函数； 2. 根据任务要求对数据集进行划分； 3. 数据增强； 4. 构建深度学习模型和损失函数； 5. 编写模型训练相关代码，完成模型训练 6. 使用可视化库 Matplotlib 对训练过程进行可视化展示，如损失值变化、准确率变化、召回率、ROC曲线等。 7. 将训练好的模型保存

下面是一个基于tensorflow中的keras编写的代码示例，以MNIST数据集为例：

1. 数据加载函数：

import tensorflow as tf

def load_data():
    (x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
    x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 28, 28, 1).astype('float32') / 255
    x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 28, 28, 1).astype('float32') / 255
    y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
    y_test = tf.keras.utils.to_categorical(y_test, 10)
    return x_train, y_train, x_test, y_test

2. 数据集划分：

x_train, y_train, x_test, y_test = load_data()
x_train, x_valid = x_train[:50000], x_train[50000:]
y_train, y_valid = y_train[:50000], y_train[50000:]

3. 数据增强：

datagen = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rotation_range=10, width_shift_range=0.1, height_shift_range=0.1, shear_range=0.1, zoom_range=0.1, fill_mode='nearest')
datagen.fit(x_train)

4. 构建模型和损失函数：

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), padding='same', activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Dropout(0.25),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(0.5),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

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

5. 模型训练：

history = model.fit_generator(datagen.flow(x_train, y_train, batch_size=32), epochs=10, validation_data=(x_valid, y_valid))

6. 可视化展示：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(history.history['loss'], label='train_loss')
plt.plot(history.history['val_loss'], label='val_loss')
plt.plot(history.history['accuracy'], label='train_acc')
plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='val_acc')
plt.legend()
plt.show()

7. 模型保存：

model.save('my_model.h5')