使用Keras.engine.training.Model()进行图像分类任务的训练与预测

Keras 是一个开源的深度学习框架，提供了简单易用的接口，可以通过使用 Keras 的 Model 类来构建深度学习模型，并进行训练和预测。

首先，我们需要导入 Keras 的相关模块和其他常用的 Python 库：

import numpy as np
import keras
from keras.models import Model
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.optimizers import Adam
from keras.datasets import cifar10

接下来，我们定义一个基于 CNN 的图像分类模型。下面的代码展示了一个简单的 CNN 模型：

def build_model():
    model = keras.Input(shape=(32, 32, 3))
    x = Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu')(model)
    x = Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation='relu')(x)
    x = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(x)
    x = Dropout(0.25)(x)
    x = Flatten()(x)
    x = Dense(128, activation='relu')(x)
    x = Dropout(0.5)(x)
    output = Dense(10, activation='softmax')(x)
    
    model = Model(inputs=model, outputs=output)
    
    return model

上述模型的输入为大小为 (32, 32, 3) 的图像数据，通过连续的卷积、池化、Dropout 和全连接操作，最终输出一个大小为 (10,) 的 softmax 分类器。

接下来，我们载入 CIFAR-10 数据集作为训练集和测试集。Keras 提供了内置的 CIFAR-10 数据集，可通过如下代码获取：

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()

我们还需要进行一些必要的预处理操作，例如将标签进行 One-hot 编码，以及对图像数据进行归一化等操作：

num_classes = 10

y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes)


x_train = x_train.astype('float32')
x_test = x_test.astype('float32')
x_train /= 255
x_test /= 255

接下来，我们可以构建模型并进行编译。我们可以指定分类任务的损失函数、优化器和评估指标等参数：

model = build_model()

model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer=Adam(),
              metrics=['accuracy'])

在模型编译完成后，我们可以调用 model.fit() 方法来训练模型。我们可以指定训练集、验证集、训练的批次大小、训练的轮数等参数：

batch_size = 128
epochs = 10

model.fit(x_train, y_train,
          batch_size=batch_size,
          epochs=epochs,
          validation_data=(x_test, y_test))

训练完成后，我们可以使用 model.predict() 方法来使用训练好的模型进行预测。例如：

y_pred = model.predict(x_test)

上述代码将返回测试集上的预测结果。

综上所述，我们可以使用 Keras 的 Model 类进行图像分类任务的训练和预测。我们首先需要构建模型，并进行编译和训练，然后使用训练好的模型进行预测。这样就可以完成一个简单的图像分类任务。