🌟TensorFlow之CNN图像分类 & 模型调用💫

如今，深度学习在图像处理领域大放异彩，而卷积神经网络（CNN）更是其中的佼佼者！💻✨今天，我们来聊聊如何用TensorFlow搭建一个简单的CNN模型，用于图像分类任务，并且学会如何保存和调用模型。💪📸

首先，我们需要准备数据集，比如CIFAR-10或MNIST，它们非常适合初学者进行图像分类练习。接着，利用TensorFlow构建CNN模型，通过卷积层、池化层以及全连接层逐步提取图像特征，最后输出分类结果。🎉🔥

当模型训练完成后，我们可以将其保存下来，以便后续使用。TensorFlow提供了便捷的`save`方法，只需几行代码即可完成模型的持久化存储。🌈💾

而在实际应用中，调用已保存的模型同样简单。只需加载模型参数，输入待测图片，模型便会自动给出预测结果。🌍🔍这种灵活性使得CNN不仅限于实验环境，在生产环境中也能大显身手！

掌握这些技能后，你将能够轻松应对更多复杂的图像处理挑战！🚀💪