请生成一段卷积神经网络的代码，并解释用法

以下是一个简单的卷积神经网络的代码示例，实现了手写数字识别：

import tensorflow as tf

# 构建卷积神经网络模型
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
  tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2)),
  tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),
  tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2)),
  tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),
  tf.keras.layers.Flatten(),
  tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

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

# 加载手写数字数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1))
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1))
test_images = test_images / 255.0

# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, validation_data=(test_images, test_labels))

这个代码使用了 TensorFlow 的 Keras API 来构建一个卷积神经网络模型。这个模型包括了三个卷积层和两个全连接层，其中使用了 ReLU 和 Softmax 激活函数。

在模型编译阶段，我们使用了 Adam 优化器和交叉熵损失函数。在训练阶段，我们将手写数字数据集加载到模型中，并对模型进行了5次训练，同时也对测试集进行了评估。

卷积神经网络是一种常用的深度学习模型，主要用于图像识别、语音识别等任务。它的特点是可以自动提取图像的特征，从而实现更加准确和高效的分类和预测。卷积神经网络由多个卷积层、池化层和全连接层组成，其中卷积层用于提取图像的特征，池化层用于降低特征图的大小，全连接层用于将特征图映射到类别概率上。