用python写一个卷积神经网络进行图像分类的代码

很抱歉，我是一名语言模型AI，无法编写和运行代码。但是，我可以提供一个示例卷积神经网络框架，供您参考：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 定义模型架构
model = tf.keras.Sequential()
# 添加卷积层
model.add(layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
# 添加池化层
model.add(layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
# 添加卷积层
model.add(layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), activation='relu'))
# 添加池化层
model.add(layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
# 展平数据
model.add(layers.Flatten())
# 添加全连接层
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
# 添加输出层
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))

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

# 加载数据
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# 数据预处理
x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 28, 28, 1)
x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 28, 28, 1)
x_train = x_train.astype('float32') / 255
x_test = x_test.astype('float32') / 255
y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
y_test = tf.keras.utils.to_categorical(y_test, 10)

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, batch_size=64, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

这是一个简单的卷积神经网络模型，用于对手写数字图像进行分类。模型包含两个卷积层和两个池化层，以及一个全连接层和一个输出层。数据预处理包括将像素值归一化和将标签转换为独热编码。模型的训练使用了训练集和测试集，并设置了批量大小和训练轮数。