TensorFlow作为主流的深度学习框架，为图像识别任务提供了强大的支持。其内置的Keras API以简洁高效著称，能快速构建和实验模型。
在开始模型构建前，配置GPU加速可以显著提升训练效率。通过安装对应版本的CUDA和cuDNN，并确保TensorFlow能正确检测到GPU，即可利用硬件进行并行计算。
使用Keras构建卷积神经网络（CNN）非常直观。我们可以顺序地添加卷积层、池化层和全连接层。例如，使用`Conv2D`和`MaxPooling2D`层提取图像特征，再通过`Flatten`和`Dense`层进行分类。
接下来是模型训练的全流程。首先加载并预处理数据集，如CIFAR-10。然后编译模型，选择优化器和损失函数。最后调用`fit`方法进行训练，并指定批次大小和训练轮数。训练过程中可以观察到损失和准确率的变化。
训练完成后，使用测试集评估模型性能是必要步骤。调用`evaluate`函数可以获得模型在未见数据上的准确率。此外，保存模型权重便于后续部署和推理。
整个流程展示了从环境配置、模型构建到训练评估的完整路径，为入门者提供了清晰的实践参考。