定义一个卷积神经网络代码

定义一个卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）通常涉及到使用深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch或Keras。这里以Python和Keras为例，给出一个简单的CNN模型结构定义：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 创建一个Sequential模型
model = Sequential()

# 添加第一个卷积层
model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(height, width, channels))) # 需根据实际图像尺寸调整height, width, 和channels

# 添加池化层以减小特征图大小
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

# 可能会添加更多的卷积层和池化层，例如第二个卷积层
# model.add(Conv2D(...))
# model.add(MaxPooling2D(...))

# 将所有卷积层的输出展平为一维向量，以便输入全连接层
model.add(Flatten())

# 添加全连接层进行分类
model.add(Dense(units=64, activation='relu'))
model.add(Dense(units=num_classes, activation='softmax')) # num_classes是你的问题类别数量

# 编译模型，指定损失函数、优化器和评估指标
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 在此之后，你可以调用fit()方法训练模型

这是基本框架，具体细节可能会根据任务需求进行调整，比如添加dropout防止过拟合，或者调整参数等。每个部分都有其特定作用，比如卷积层提取特征，池化层降低维度，全连接层用于分类决策。