请用卷积神经网络写一个程序，要求实现：对一段长视频里固定形状的动态颗粒进行计数并同时输出某一时间内的存在的颗粒数

为了使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）对一段长视频中的固定形状动态颗粒进行计数，我们将编写一个基于Python和深度学习框架如TensorFlow或PyTorch的简单示例。这里假设我们已经安装了相关库，并且数据已经被预处理成适合CNN输入的形式。

# 导入所需库
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 定义模型架构
def particle_counter(input_shape):
    model = Sequential([
        Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape),
        MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
        
        Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
        MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
        
        Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),
        MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
        
        Flatten(),  # 将二维特征展平为一维
        Dense(128, activation='relu'),  # 全连接层
        Dense(1)   # 输出层，预测单个像素上是否存在粒子
    ])

    return model

# 假设input_shape是一个元组，包含宽度、高度和通道数，比如 (frames, height, width, channels)
input_shape = (None, 100, 100, 3)  # 假设帧宽高固定为100x100，有3个通道（RGB）

model = particle_counter(input_shape)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy'])

# 假设我们有一个数据生成函数generate_data()用于获取视频片段及其对应的标签（存在多少颗粒）
def train_model(model, data_generator, epochs=10):
    model.fit(data_generator, epochs=epochs)

# 使用训练数据集训练模型
train_data_generator = generate_data(batch_size=32)  # 创建一个批次大小为32的数据生成器
train_model(model, train_data_generator)

# 对新视频进行预测
new_video = load_new_video()  # 加载待分析的长视频
predicted_counts = model.predict(new_video)

# 结果处理：找到最大值对应的时间点，即存在最多颗粒的时间
max_count_index = np.argmax(predicted_counts, axis=1)
time_steps_with_max_particles = [i for i in range(len(max_count_index)) if max_count_index[i] == max(max_count_index)]