本文介绍了使用TensorFlow2.0和Keras实现CIFAR-10图像识别的完整项目，包括数据集简介、项目原理、环境搭建、实践步骤和模型部署。CIFAR-10数据集包含10类32x32 RGB图像，项目通过自定义CNN神经网络进行训练和测试，并利用TensorBoard进行可视化。部署方案涉及Flask web应用和TensorFlow Serving。
目录
CIFAR-10数据集简介
官网下载地址：《CRFAR-10数据集》
CIFAR-10数据集由Alex Krizhevsky, Vinod Nair和 Geoffrey Hinton收集。如图：
一共包含10 个类别的RGB 彩色图片：
飞机（ airplane ）、汽车（ automobile ）、鸟类（ bird ）、猫（ cat ）、鹿（ deer ）、
狗（ dog ）、蛙类（ frog ）、马（ horse ）、船（ ship ）和卡车（ truck ）。
在后面的例子中，我们使用数字0~9分别表示这10个类。每个图片的尺寸为32 × 32 ，每个类别有6000张图像
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