如何使用深度学习实现对形状与颜色的识别，请给出python代码

使用深度学习进行形状与颜色的识别通常涉及到卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN），特别是像TensorFlow或PyTorch这样的深度学习框架。以下是一个简单的Python示例，展示如何使用Keras库创建一个基本的CNN模型来识别图像中的颜色和形状：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 定义模型结构
def create_model(input_shape):
    model = tf.keras.Sequential()
    model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape))
    model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
    model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
    model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
    model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))

    # 全连接层用于分类
    model.add(layers.Flatten())
    model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
    model.add(layers.Dense(2, activation='softmax'))  # 两个类别：形状和颜色

    return model

# 假设输入图片尺寸为150x150 RGB图像
input_shape = (150, 150, 3)

model = create_model(input_shape)
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 使用训练数据训练模型
# train_data = ...  # 填充实际的训练数据集
# train_labels = ...  # 填充实际的训练标签
# model.fit(train_data, train_labels, epochs=10)

# 使用测试数据评估模型
# test_data = ...  # 填充实际的测试数据集
# test_labels = ...  # 填充实际的测试标签
# test_loss, test_acc = model.evaluate(test_data, test_labels)

注意这只是一个基础模板，实际应用中你需要准备大量的标记图像数据集，并使用适当的预处理技术，如归一化、数据增强等。此外，还需要定义合适的训练过程，包括数据加载、模型训练以及验证。