cifar2数据集：训练一个模型来对飞机airplane和机动车automobile两种图片进行分类
本文介绍了一个使用 TensorFlow 和 Keras 进行图片分类的神经网络模型构建、训练、评估、使用及保存的完整流程。流程包括准备包含5000张训练图片与1000张测试图片的数据集，定义一个由卷积层、池化层、Dropout层和全连接层组成的模型，以及使用callbacks在训练过程中实现TensorBoard的可视化。最终，模型在测试数据集上评估准确率达到100%，并展示了如何保存和加载模型。