用Python生成一个卷积神经网络

好的，下面是一个使用Python和Keras库来生成一个卷积神经网络的示例代码：

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

# 定义模型
model = Sequential()

# 添加卷积层和池化层
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

# 添加全连接层
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

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

# 打印模型结构
model.summary()

这个模型包含两个卷积层和池化层，以及两个全连接层。它接受28x28的灰度图像作为输入，输出10个类别的分类结果。你可以根据自己的需求来修改模型结构，比如改变输入的大小、添加或删除卷积层和全连接层等。