用python写一个卷积神经网络代码，输入是（10，30，2），输出为（1，4）

好的，让我们来写一个简单的卷积神经网络代码，输入形状为（10，30，2），输出形状为（1，4）。

首先，我们需要导入必要的库：

import numpy as np
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

然后，我们定义输入和输出的形状：

input_shape = (10, 30, 2)
output_shape = (1, 4)

接着，我们创建一个Sequential模型，并添加卷积层、池化层、Flatten层和全连接层：

model = Sequential()

# 添加卷积层，使用32个大小为（3, 3）的卷积核
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape))

# 添加池化层，使用大小为（2, 2）的池化窗口
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))

# 添加卷积层，使用64个大小为（3, 3）的卷积核
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))

# 添加池化层，使用大小为（2, 2）的池化窗口
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))

# 添加Flatten层，将多维输入转换为一维输入
model.add(Flatten())

# 添加全连接层，输出大小为128
model.add(Dense(128, activation='relu'))

# 添加全连接层，输出大小为4
model.add(Dense(np.prod(output_shape), activation='softmax')) 

# 将输出形状转换为（1，4）
model.add(Reshape(output_shape))

最后，我们编译模型并训练：

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

# 打印模型结构
model.summary()

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_test, y_test))

请注意，这只是一个简单的示例代码，可以根据实际情况进行调整和改进。