帮我构建一个cnn网络，tensorflow架构，训练集输入为71列矩阵，输出为三列矩阵

好的，我可以帮您构建一个简单的CNN网络，使用TensorFlow架构，适用于输入为71列矩阵，输出为三列矩阵的情况。以下是代码示例：

import tensorflow as tf

# 定义输入层
input_layer = tf.keras.layers.Input(shape=(71, 1))

# 定义卷积层
conv1 = tf.keras.layers.Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu')(input_layer)

# 定义池化层
pool1 = tf.keras.layers.MaxPooling1D(pool_size=2)(conv1)

# 定义卷积层
conv2 = tf.keras.layers.Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu')(pool1)

# 定义池化层
pool2 = tf.keras.layers.MaxPooling1D(pool_size=2)(conv2)

# 将特征图展开为向量
flatten = tf.keras.layers.Flatten()(pool2)

# 定义全连接层
fc1 = tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu')(flatten)

# 定义输出层
output_layer = tf.keras.layers.Dense(3, activation='softmax')(fc1)

# 构建模型
model = tf.keras.models.Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)

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

# 打印模型结构
model.summary()

在上面的代码中，我们首先定义了一个输入层，其形状为(71,1)，表示输入数据是71列矩阵。然后定义了两个卷积层和两个池化层，用于提取输入数据中的特征。接着将特征图展开为向量，通过一个全连接层将其转换为分类结果。最后定义输出层，其形状为(3,)，表示输出数据是三列矩阵。在编译模型之后，我们可以使用训练集进行训练，并使用测试集进行评估。