stacking集成模型中基模型设为CNN的代码

很抱歉，提供的引用内容中并没有关于使用CNN作为基模型的stacking集成模型的代码。Stacking集成模型是一种将多个基模型的预测结果作为输入，再通过一个元模型来进行预测的方法。在使用CNN作为基模型时，您可以参考以下步骤：
1.准备数据集，将数据集分为训练集和测试集。
2.使用CNN模型对训练集进行训练，并对测试集进行预测。
3.将训练集和测试集的预测结果作为新的特征，作为输入数据集。
4.使用元模型（例如逻辑回归、决策树等）对新的特征进行训练，并对测试集进行预测。
5.评估模型的性能并进行调整。
以下是使用Keras库实现CNN模型的代码示例：

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

# 定义CNN模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Flatten())
model