写一段python代码实现使用KaoKore数据集进行图像识别任务，需要完成两个任务。（1）区分性别2类；（2）区分身份4类。

以下是一个使用 KaoKore 数据集进行图像识别任务的 Python 代码示例，包括区分性别和区分身份两个任务。代码中使用了 TensorFlow 和 Keras 框架。请确保已经安装了相关库和数据集。

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据集
data = pd.read_csv('Kaokore_dataset.csv')
X = np.array(data.iloc[:, 2:-1]) / 255.0  # 图片数据归一化
y_gender = np.array(data.iloc[:, -1])
y_identity = np.array(data.iloc[:, -2])

# 划分训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_gender_train, y_gender_test, y_identity_train, y_identity_test = train_test_split(X, y_gender, y_identity, test_size=0.2)

# 构建模型 1：区分性别
model_gender = keras.Sequential([
    layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],)),
    layers.Dropout(0.5),
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dropout(0.5),
    layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])
model_gender.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model_gender.fit(X_train, y_gender_train, epochs=20, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_gender_test))

# 构建模型 2：区分身份
model_identity = keras.Sequential([
    layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],)),
    layers.Dropout(0.5),
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dropout(0.5),
    layers.Dense(4, activation='softmax')
])
model_identity.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model_identity.fit(X_train, y_identity_train, epochs=20, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_identity_test))

上述代码中，我们首先读取 KaoKore 数据集，然后将图片数据归一化处理，并划分训练集和测试集。接着我们构建了两个深度神经网络模型，分别用于区分性别和区分身份。每个模型都包括两个隐藏层和一个输出层，使用了 Dropout 正则化技术来避免过拟合。模型 1 使用 sigmoid 激活函数和二元交叉熵损失函数来进行二分类任务，模型 2 使用 softmax 激活函数和稀疏分类交叉熵损失函数来进行多分类任务。我们分别训练了两个模型，并输出了训练过程中的准确率。