cifar10 卷积神经网络分类

CIFAR-10是一个常用的图像分类数据集，包含10个类别的60000张32x32彩色图像。卷积神经网络是一种常用的图像分类算法，可以对CIFAR-10数据集进行分类。以下是训练CIFAR-10卷积神经网络分类的步骤：
1. 准备数据集：将CIFAR-10数据集下载并解压缩，将数据集分为训练集和测试集，并对数据进行预处理。
2. 定义模型：定义一个卷积神经网络模型，包括卷积层、池化层、全连接层和激活函数等。
3. 选择损失函数和优化器：选择交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器。
4. 训练模型：使用训练集对模型进行训练，并在每个epoch结束时对模型在测试集上进行评估。
5. 测试模型：使用测试集对训练好的模型进行测试，计算模型的准确率。