计算机视觉：实现图像分类的深度学习模型

计算机视觉是人工智能领域中的一个重要分支，它致力于让计算机具备理解和解释图像的能力。图像分类是计算机视觉中的一个基础任务，它的目标是将输入的图像分为不同的预定义类别。在本文中，我们将介绍如何使用深度学习模型实现图像分类，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备训练数据集和测试数据集。训练数据集应包含多个不同类别的图像样本，并且每个样本都应标注有对应的类别信息。测试数据集用于评估我们模型的性能。

接下来，我们将使用深度学习框架来搭建图像分类模型。在这里，我们选择使用TensorFlow作为我们的框架。以下是一个简单的示例代码，展示了如何构建一个卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）模型：

import tensorflow as tf

# 定义模型
model = tf.keras.Sequential(