给出卷积神经网络的python代码

以下是一个简单的卷积神经网络的 Python 代码示例：

import tensorflow as tf

# 定义输入层
inputs = tf.keras.Input(shape=(28, 28, 1))

# 定义卷积层
x = tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu')(inputs)

# 定义池化层
x = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(x)

# 定义全连接层
x = tf.keras.layers.Flatten()(x)
x = tf.keras.layers.Dense(units=128, activation='relu')(x)

# 定义输出层
outputs = tf.keras.layers.Dense(units=10, activation='softmax')(x)

# 定义模型
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

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

这个代码示例定义了一个简单的卷积神经网络，用于对手写数字进行分类。