%构建layers卷积网络，训练样本数据归一化

要构建一个卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的网络层，可以使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）来实现。以下是一个简单的示例，使用PyTorch库构建一个包含卷积层、池化层和全连接层的CNN网络：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms

# 定义CNN网络
class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        
        # 定义卷积层
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size)
        
        # 定义池化层
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size)
        
        # 定义全连接层
        self.fc = nn.Linear(in_features, out_features)
        
    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.pool(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc(x)
        return x

# 归一化样本数据
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.5], std=[0.5])
])

# 加载训练数据并进行归一化
train_data = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transform, download=True)

# 创建CNN网络实例
net = CNN()

# 训练网络...

在上述代码中，我们首先定义了一个CNN类，其中包含了卷积层、池化层和全连接层。然后，我们使用`torchvision.transforms.Normalize`对样本数据进行归一化处理，将像素值从[0, 1]范围缩放到均值为0、标准差为1的范围。最后，我们可以加载训练数据，并使用归一化后的数据进行训练。

请注意，上述代码片段仅展示了构建CNN网络和归一化样本数据的基本步骤，并未完整展示整个训练过程。在实际应用中，还需要定义损失函数、选择优化算法等，并进行迭代训练。