有手冊，然後代碼不知道看一下：https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/

首先是下載數據集，下載太慢了就從網盤上下載：

鏈接：https://pan.baidu.com/s/1W-d1atE-hvPwNOtcupfivQ
提取碼：8rr5
找到那個，cifar-10-python.tar.gz，修改名字為：cifar-10-batches-py.tar.gz，然後解壓，註意解壓方式到當前文件夾。

然後查看數據：in[3-5],顯示圖像和標簽

和進行MNIST一樣，進行數據預處理。。。

然後建立模型，添加卷積層，池化層，註意過擬合問題處理，然後建立平坦層，隱層，輸出層，然後輸出模型摘要。

之後設置損失函數，優化器，評估方式等，完成訓練準備工作，。

訓練前可以嘗試加載之前的訓練數據結果，保存訓練結果，畢竟一次訓練過程太久。

沒有模型好加載就訓練模型，等20分鐘就好了。

然後就評估：

繪圖：

查看：

可以找到概率判斷的結果：在in[39]

可以繪制，顯示混淆矩陣在最後。

沒了。

Keras框架下使用CNN進行CIFAR-10的識別測試