构造出卷积神经网络模型。使用CIFAR10数据集(数据的读取可以参考:https://blog.csdn.net/qq_52156377/article/details/126578175)中的训练数据对网络模型进行训练,统计出对CIFAR10测试集数据进行分类的准确率。

构建卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）模型通常用于图像识别任务，如CIFAR-10，它包含10个类别的小型彩色图像。以下是使用Python和Keras库创建一个基础CNN模型，并使用CIFAR10数据集进行训练和评估的基本步骤：

1. 导入所需的库：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets, layers, models
from tensorflow.keras.utils import to_categorical

2. 加载CIFAR10数据集并预处理：

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data()
train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0
train_labels = to_categorical(train_labels)
test_labels = to_categorical(test_labels)

3. 定义CNN模型：

model = models.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Flatten(),  # 展平以便于全连接层
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dropout(0.5),  # 防止过拟合
    layers.Dense(10, activation='softmax')  # 输出层，10个节点对应10个类别
])

4. 编译模型：

model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(),
              metrics=['accuracy'])

5. 训练模型：

history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_data=(test_images, test_labels))

6. 评估模型在测试集上的性能：

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print(f"Test accuracy: {test_acc}")

这将打印出模型在CIFAR10测试集上的分类准确率。