帮我用python写一个用tensorflow处理cifar10的十分类代码

当然可以！以下是使用 TensorFlow 处理 CIFAR-10 数据集的十分类代码：

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

# 加载 CIFAR-10 数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data()

# 将图像像素值归一化到 0-1 之间
train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0

# 定义模型
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))
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'))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, 
                    validation_data=(test_images, test_labels))

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print('Test accuracy:', test_acc)

代码中首先加载了 CIFAR-10 数据集，并将图像像素值归一化到 0-1 之间。接着定义了一个卷积神经网络模型，编译后使用训练集数据训练模型，最后使用测试集数据评估模型性能，并输出测试集上的准确率。