本文深入浅出地介绍了卷积神经网络（CNN）的基本原理，并提供了使用Keras构建CNN模型的详细步骤，包括模型构建、编译、训练、评估和预测。通过实例代码，帮助读者理解并实现CNN的编程过程，为深度学习实践打下坚实基础。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种在计算机视觉领域广泛应用的深度学习模型。本文将介绍CNN的基本原理，并提供相应的源代码示例，帮助读者理解和实践CNN的编程过程。
- 导入所需库
在编写CNN代码之前，我们首先需要导入所需的Python库。常用的库包括NumPy（用于数值计算）、Keras（用于构建神经网络）和Matplotlib（用于数据可视化）等。
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
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