帮我写一段 python代码，CNN神经网络

好的，以下是一个简单的CNN神经网络的Python代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 定义模型结构
model = tf.keras.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dense(10)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 加载数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# 数据预处理
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))

这个示例代码使用了tensorflow库来定义CNN神经网络模型，使用了MNIST数据集进行训练和测试。模型包括两个卷积层、两个池化层和两个全连接层。在训练模型时，使用了Adam优化器和交叉熵损失函数。