深度学习使用卷积神经网络CNN及以tensorflow代码实现

这段代码中，我们导入必要的TensorFlow模块和CIFAR-10数据集，规范化像素值，并将类向量转换为二进制类矩阵。我们定义了一个学习率计划、数据增强和CNN模型，该模型由几个卷积层、批处理归一化、激活函数、最大池化、dropout和密集层组成。我们还定义了一个优化器，编译模型，并定义了学习率调度、提前停止和模型检查点的回调。最后，在测试集上对模型进行训练和评估。