python机器学习算法使用KaoKore数据集进行图像识别任务，Label.csv文件提供了标签和数据集的划分方式，需要完成两个任务。（1）区分性别2类；（2）区分身份4类。代码

好的，我来为您提供一下代码示例。首先需要导入相关的库：

import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf
from sklearn.model_selection import train_test_split

然后读取数据集和标签文件：

data = np.load('KaoKore.npy')
label = pd.read_csv('Label.csv')

接下来，我们需要将标签数据转换为One-Hot编码形式：

gender_data = pd.get_dummies(label['Gender'], prefix='gender')
identity_data = pd.get_dummies(label['Identity'], prefix='identity')

然后，我们需要将数据集和标签数据按照划分方式进行划分，可以使用train_test_split函数进行划分：

gender_train_data, gender_test_data, gender_train_label, gender_test_label = train_test_split(data, gender_data, test_size=0.2, random_state=42)
identity_train_data, identity_test_data, identity_train_label, identity_test_label = train_test_split(data, identity_data, test_size=0.2, random_state=42)

接下来，我们需要搭建模型，这里可以使用卷积神经网络（CNN）：

def create_model():
    model = tf.keras.Sequential()
    model.add(tf.keras.layers.Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
    model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
    model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.25))
    model.add(tf.keras.layers.Flatten())
    model.add(tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'))
    model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.5))
    model.add(tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax'))
    return model

这里只是一个简单的CNN模型，可以根据实际情况进行调整。

接下来，我们需要编译模型，并进行训练：

gender_model = create_model()
gender_model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
gender_model.fit(gender_train_data, gender_train_label, batch_size=128, epochs=10, verbose=1, validation_data=(gender_test_data, gender_test_label))

identity_model = create_model()
identity_model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
identity_model.fit(identity_train_data, identity_train_label, batch_size=128, epochs=10, verbose=1, validation_data=(identity_test_data, identity_test_label))

最后，我们可以使用测试集进行验证：

gender_score = gender_model.evaluate(gender_test_data, gender_test_label, verbose=0)
identity_score = identity_model.evaluate(identity_test_data, identity_test_label, verbose=0)

print('Gender accuracy:', gender_score[1])
print('Identity accuracy:', identity_score[1])

以上就是一个简单的使用KaoKore数据集进行图像识别任务的示例代码，具体的细节可以根据实际情况进行调整。