针对数据集维度是(2400, 16, 16)、标签维度是(2400, 3)，写一个卷积神经网络的代码

以下是一个简单的卷积神经网络的代码，用于处理数据集维度为(2400, 16, 16)和标签维度为(2400, 3)的问题：

import tensorflow as tf

# 定义卷积神经网络模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(16, 16, 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(3)
])

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

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

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际上，您可能需要根据您的数据集和问题进行更改和调整。