3.使用TensorFlow实现CNN神经网络构建， 其中：网络结构为2个隐层，每层进行2*2的最大池化；

好的，我可以为您解答这个问题。

首先，卷积神经网络（CNN）是深度学习中的一种神经网络结构，特别适合处理图像数据。而TensorFlow是一款流行的深度学习框架，支持构建各种神经网络模型，包括CNN。

下面是一个使用TensorFlow实现的CNN神经网络构建示例，其网络结构为2个隐层，每层进行2*2的最大池化：

import tensorflow as tf

# 定义输入层
input_layer = tf.keras.layers.Input(shape=(28, 28, 1))

# 定义第一个卷积层
conv1 = tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu')(input_layer)

# 定义第一个最大池化层
pool1 = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv1)

# 定义第二个卷积层
conv2 = tf.keras.layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), activation='relu')(pool1)

# 定义第二个最大池化层
pool2 = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv2)

# 将卷积层输出的张量展开为一维向量
flatten = tf.keras.layers.Flatten()(pool2)

# 定义第一个全连接层
fc1 = tf.keras.layers.Dense(units=128, activation='relu')(flatten)

# 定义第二个全连接层
fc2 = tf.keras.layers.Dense(units=10, activation='softmax')(fc1)

# 定义模型
model = tf.keras.models.Model(inputs=input_layer, outputs=fc2)

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

在上面的代码中，我们使用了`tf.keras`模块构建了一个包含2个隐层的CNN模型。其中，第一个隐层包括一个卷积层和一个最大池化层，第二个隐层同样包括一个卷积层和一个最大池化层。最后，我们将输出展开为一维向量，并添加2个全连接层和一个softmax层作为输出层。

该模型的输入张量为28x28x1的灰度图像，输出张量为10个类别的概率分布。我们使用`adam`优化器和`sparse_categorical_crossentropy`损失函数进行模型训练，同时计算模型的准确率。