帮忙用Python写一个卷积神经网络的算法

当然，我会很乐意为您提供一个卷积神经网络的算法。以下是一个使用Python和Keras库实现的简单的卷积神经网络的示例：

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

# 创建一个顺序模型
model = Sequential()

# 添加第一个卷积层，输入形状为28x28x1的图像，使用32个卷积核，大小为3x3
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3,3), activation='relu', input_shape=(28,28,1)))

# 添加第二个卷积层，使用64个卷积核，大小为3x3
model.add(Conv2D(64, kernel_size=(3,3), activation='relu'))

# 添加平坦层，将卷积层的输出数组摊平成向量形式
model.add(Flatten())

# 添加全连接层，输出维度为128
model.add(Dense(128, activation='relu'))

# 添加输出层，输出10个概率值，代表图像为10个数字之一的概率
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

希望这个简单的示例能帮助您开始编写自己的卷积神经网络算法。