用python中tensorflow框架构建一个cnn神经网络，要求输入数据集是jpg图片对应csv文件中一行数据，csv文件第一列是上述图片文件名，要求能输入新的图片输出新数据

好的，我可以帮您解决这个问题。首先，您需要安装TensorFlow和Pandas这两个库，可以使用以下命令进行安装：

pip install tensorflow pandas

接下来，您需要准备数据集。假设您的数据集包含以下文件：

- `train.csv`：包含训练集图片的文件名和对应的标签。
- `test.csv`：包含测试集图片的文件名。

您可以使用以下代码来读取csv文件和图片：

import pandas as pd
import tensorflow as tf

def read_csv(csv_file):
    # 读取csv文件
    data = pd.read_csv(csv_file)
    # 获取文件名列表和标签列表
    filenames = data.iloc[:, 0].tolist()
    labels = data.iloc[:, 1:].values.astype('float32')
    return filenames, labels

def load_image(filename):
    # 读取图片
    image_string = tf.io.read_file(filename)
    # 解码图片
    image = tf.image.decode_jpeg(image_string, channels=3)
    # 调整图片大小
    image = tf.image.resize(image, [224, 224])
    # 将像素值缩放到[0, 1]之间
    image = tf.cast(image, tf.float32) / 255.0
    return image

接下来，您需要定义一个CNN模型。以下是一个简单的模型示例：

from tensorflow.keras import layers, models

def create_model():
    # 定义模型
    model = models.Sequential()
    # 添加卷积层
    model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(224, 224, 3)))
    # 添加池化层
    model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
    # 添加卷积层
    model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
    # 添加池化层
    model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
    # 添加卷积层
    model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
    # 添加展平层
    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'))
    return model

最后，您需要编写代码来训练模型和进行预测。以下是一个示例：

import os

train_filenames, train_labels = read_csv('train.csv')
test_filenames, test_labels = read_csv('test.csv')

model = create_model()
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
for filename, label in zip(train_filenames, train_labels):
    image = load_image(filename)
    model.fit(image, label, epochs=1)

# 预测新的图片
for filename in os.listdir('new_images'):
    image = load_image(os.path.join('new_images', filename))
    prediction = model.predict(image)
    # 处理预测结果

在这个示例中，我们假设您的新图片存储在`new_images`文件夹中。您可以使用`load_image`函数读取图片，并使用训练好的模型进行预测。预测的结果可以根据您的需求进行处理。