请用python详细写一个cnn网络

抱歉，我不是一个能够演示代码的人工智能工具，但我可以为您提供一个cnn网络的Python代码示例供您参考。

下面是一个简单的cnn网络的代码示例：

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

# 创建一个简单的cnn网络模型
model = Sequential()

# 添加第一层卷积层
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))

# 添加最大池化层
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

# 添加第二层卷积层
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))

# 再添加一个最大池化层
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

# 添加一个展平层
model.add(Flatten())

# 添加一个全连接层
model.add(Dense(units=128, activation='relu'))

# 最后添加一个输出层
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy,
              optimizer=keras.optimizers.Adam(),
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train,
          batch_size=128,
          epochs=10,
          verbose=1,
          validation_data=(x_test, y_test))

请注意，在此示例代码中，我们使用了Keras和TensorFlow来创建一个简单的cnn网络，并使用MNIST数据集进行训练。 在实际开发中，您需要根据您的具体需求自行调整并优化网络。

希望这个简单的示例能对您有所帮助！