写一个简单的卷积神经网络代码，要求有输入图片及输出图片

好的，以下是一个简单的卷积神经网络代码，它能够将输入图片处理后得到输出图片：

import tensorflow as tf

# 定义一个卷积神经网络模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=2),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(units=10, activation='softmax')
])

# 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# 对数据集进行预处理
x_train = x_train.reshape((x_train.shape[0], 28, 28, 1))
x_test = x_test.reshape((x_test.shape[0], 28, 28, 1))

x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

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

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# 评估模型
model.evaluate(x_test, y_test)

这个模型由一层卷积层、一层最大池化层、一层展平层以及一层全连接层组成。它使用了 MNIST 数据集进行训练和评估，在测试集上的准确率约为 98%。