给我一段基于卷积神经网络的十二生肖识别代码

基于卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 进行十二生肖识别通常涉及到图像分类任务。以下是一个简单的Python代码示例，使用Keras库（它是TensorFlow的一个高级API）构建一个基础的CNN模型。注意，这只是一个基本框架，实际应用需要大量的数据预处理、训练和验证步骤。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 定义CNN模型
model = tf.keras.Sequential([
    # 输入层，假设输入图片是100x100像素，通道数为3（RGB）
    layers.Input(shape=(100, 100, 3)),
    
    # 卷积层，第一层通常不需要池化，可以设置多个卷积核
    layers.Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
    
    # 添加更多的卷积层，每层可能会增加卷积核数量
    layers.Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
    
    # 全连接层将卷积层转换为一维特征向量，便于分类
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(128, activation='relu'),  # 假设有12个类别（对应12种生肖）

    # 输出层，使用softmax激活函数得到每个类别的概率
    layers.Dense(12, activation='softmax')
])

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

# 假设`train_data`和`train_labels`是训练集的数据和标签
# `test_data`和`test_labels`是测试集数据和标签
model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, validation_data=(test_data, test_labels))

# 测试模型性能
loss, accuracy = model.evaluate(test_data, test_labels)
print(f"Test accuracy: {accuracy}")