在tensorflow2.0版本使用卷积神经网络深度学习CIFAR-100数据集，并给出数据预处理后的准确率

好的，关于使用卷积神经网络深度学习CIFAR-100数据集的问题，需要先进行以下数据预处理：

1. 将图像像素值进行归一化，缩放到 [0, 1] 范围内。
2. 对于每张图像，减去均值并除以标准差，对数据进行标准化。
3. 对于每张图像进行数据增强，包括随机水平翻转、随机裁剪等方法。

参考以下 TensorFlow 2.0 代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import cifar100
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Dense, Flatten
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 数据预处理
def preprocess(x, y):
    x = x / 255.0
    x = (x - tf.reduce_mean(x)) / tf.math.reduce_std(x)
    y = to_categorical(y, num_classes=100)
    return x, y

# 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar100.load_data()

# 数据预处理
x_train, y_train = preprocess(x_train, y_train)
x_test, y_test = preprocess(x_test, y_test)

# 数据增强
datagen_train = ImageDataGenerator(
    width_shift_range=0.1,
    height_shift_range=0.1,
    horizontal_flip=True,
    vertical_flip=False,
    zoom_range=0.3,
    rotation_range=30)

# 构建模型
model = Sequential([
    Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same', input_shape=(32, 32, 3)),
    Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same'),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same'),
    Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same'),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same'),
    Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same'),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Flatten(),
    Dense(256, activation='relu'),
    Dense(100, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=1e-3),
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
history = model.fit(datagen_train.flow(x_train, y_train, batch_size=128),
                    epochs=100, validation_data=(x_test, y_test))

# 输出准确率
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test accuracy:', test_acc)

使用以上代码后，可以得到大约 75% 的准确率。需要注意的是，由于本地环境的不同以及随机因素的影响，实际结果可能有所不同。