请写一段用于训练验证码分类的卷积神经网络模型

好的，以下是一个简单的用于训练验证码分类的卷积神经网络模型：

import tensorflow as tf

# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_data=(test_images, test_labels))

这个模型使用了三个卷积层和两个全连接层，其中每个卷积层后面跟着一个池化层，用于逐步提取图像中的特征。最后的全连接层用于将提取出的特征映射到对应的类别上。此外，模型还使用了 softmax 激活函数和交叉熵损失函数来进行多分类任务的训练。