通过Keras调用CIFAR10数据集，使用Keras序列模型根据卷积神经网络的原理编程实现图像识别。 实验结果要求： （1） 编程实现两个卷积层及降采样层，分别为64通道和32通道的卷积神经网络，训练轮数为5轮，输出训练结果和测试集分类结果 （2） 调整模型参数，实现更高的准确率

好的，我会根据您的要求进行回答。首先，您需要安装 Keras 和 TensorFlow，可以使用以下代码进行安装：

!pip install keras
!pip install tensorflow

接下来，您可以使用以下代码加载 CIFAR10 数据集：

from keras.datasets import cifar10

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()

接着，您可以使用以下代码进行数据预处理：

import numpy as np
from keras.utils import to_categorical

# 将像素值缩放到 0-1 之间
x_train = x_train.astype('float32') / 255
x_test = x_test.astype('float32') / 255

# 对标签进行 one-hot 编码
y_train = to_categorical(y_train, 10)
y_test = to_categorical(y_test, 10)

然后，您可以使用以下代码定义卷积神经网络模型：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

model = Sequential()

# 第一个卷积层及降采样层
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same', input_shape=(32, 32, 3)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))

# 第二个卷积层及降采样层
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))

# 将输出展平
model.add(Flatten())

# 添加全连接层
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

model.summary()

接下来，您可以使用以下代码编译和训练模型：

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=64, validation_data=(x_test, y_test))

最后，您可以使用以下代码评估模型在测试集上的表现：

score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

您可以根据需要调整模型的参数以获得更高的准确率，例如增加卷积层数量、调整卷积核大小、增加全连接层神经元数量等。