计算机视觉会议：实现基于深度学习的图像分类的源代码示例

计算机视觉是人工智能领域中的一个重要分支，旨在使计算机能够理解和解释图像和视频数据。图像分类是计算机视觉中的一个关键任务，它涉及将图像分为不同的类别或标签。在本文中，我们将介绍如何使用深度学习技术实现图像分类，并提供相应的源代码示例。

首先，我们需要准备一个用于训练和测试的图像数据集。可以使用公开可用的数据集，例如MNIST、CIFAR-10或ImageNet。这些数据集包含大量的图像样本，每个样本都有相应的标签。

接下来，我们将使用Python编程语言和深度学习框架来构建图像分类模型。在本示例中，我们将使用TensorFlow框架。首先，我们需要导入所需的库和模块：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

然后，我们可以定义一个简单的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）模型。CNN是一种在图像处理任务中表现优异的深度学习模型。以下是一个示例模