可以写一段代码吗

好的，我可以为您提供一些 Python 代码片段，展示如何使用卷积神经网络（CNN）训练 porch lighting 图像分类模型。

首先，我们需要导入必要的库和模块：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets, layers, models
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们可以加载 porch lighting 的图像数据集（这里以 CIFAR-10 数据集为例）：

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data()

然后，我们可以对图像数据进行预处理和归一化：

train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0

接下来，我们可以使用 Keras 搭建一个卷积神经网络模型：

model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))
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))

最后，我们可以编译模型并进行训练：

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

history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, 
                    validation_data=(test_images, test_labels))

以上就是一个简单的 porch lighting 图像分类模型训练的代码示例。需要注意的是，具体的模型结构和参数调整可能需要根据实际情况进行调整和优化。