帮我写一段基于CNN的深度学习模型的代码

当然可以，以下是一个简单的基于CNN的深度学习模型的代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

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

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

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

这个模型使用了两个卷积层和一个全连接层，用于对手写数字进行分类。