一、实验要求： 1、按照深度学习流程框架图，代码中需体现这一层次感（可以用空行的形式隔开即可，亦可以添加注释） 2、提前结束训练轮次的回调函数的应用3、自定义模型的编写与优化4、多模型的比较与应用5、加强模型准确率的探索与防止过拟合的方法6、模型构建保存与调用工程的实践7、对图片进行智能识别的模型调用8、可视化技术在训练过程中的应用体现9、在验证集或测试集上的可视化展示与分析10、多模型的可视化比较方便实验结果分析二、实验目的：运用tensorflow相关知识自建网络模型并对cifar10数据集进行训练和预测。考察对基础知识的掌握程度，提升自主学习和动手能力。三、实验环境：开发环境：Anacona3 编程窗口：jupyter lab 、实验总结：本次综合实验通过多种模型训练与调用识别cifar10数据集，高度应用tensorflow知识，提升实验效果。