本教程介绍如何使用Python和TensorFlow实现车辆识别。通过构建卷积神经网络模型，利用CIFAR-10数据集训练，实现车辆的分类和识别。教程适合初学者，有助于理解深度学习在计算机视觉中的应用。
深度学习在计算机视觉领域中起着重要的作用，它可以帮助我们实现各种视觉任务，包括对象识别和检测。在本教程中，我们将重点介绍如何使用Python和深度学习技术来实现车辆的识别。我们将使用常见的深度学习框架TensorFlow来构建和训练车辆识别模型。
首先，我们需要准备训练数据。一个常用的数据集是CIFAR-10，它包含了10个不同类别的图像，其中包括了汽车类别。我们可以使用TensorFlow的内置函数来加载和预处理这个数据集。
import tensorflow as tf
# 加载CIFAR-10数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) 
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