基于tensorflow的cnn实现

在 TensorFlow 中实现卷积神经网络 (CNN) 的方法有很多，但大致流程如下：
1. 定义网络结构，包括输入层、卷积层、池化层、全连接层等。
2. 定义损失函数和优化器。
3. 通过 TensorFlow 的 dataset API 导入训练数据和标签。
4. 训练网络，并在训练过程中使用 TensorFlow 的 summary 和 checkpoint 等工具记录和保存模型。
5. 测试模型并使用 TensorFlow 的工具评估模型性能。