给一个卷积神经网络具体实例并写出相关代码

以下是一个卷积神经网络的具体实例，使用Python和Keras框架：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 创建卷积神经网络模型
model = Sequential()

# 添加第一层卷积层，使用32个3x3的卷积核，激活函数为ReLU，输入数据为32x32的RGB图像
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))

# 添加第二层池化层，使用2x2的池化窗口
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

# 添加第三层卷积层，使用64个3x3的卷积核，激活函数为ReLU
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))

# 添加第四层池化层，使用2x2的池化窗口
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

# 添加第五层卷积层，使用128个3x3的卷积核，激活函数为ReLU
model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))

# 将卷积层的输出展平为一维向量
model.add(Flatten())

# 添加全连接层，输出节点数为128，激活函数为ReLU
model.add(Dense(128, activation='relu'))

# 添加输出层，输出节点数为10，激活函数为Softmax，表示10类图像的概率分布
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型，使用交叉熵损失函数和Adam优化器
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

以上代码中，我们创建了一个卷积神经网络模型，包括3层卷积层、2层池化层、1层全连接层和1层输出层，共7层神经网络。这个模型可以用于图像分类任务，输入数据为32x32的RGB图像，输出为10类图像的概率分布。

在训练模型时，我们可以使用类似以下代码的方式：

# 加载训练数据和标签
train_data, train_labels = load_train_data()

# 将标签转换为one-hot编码格式
train_labels = to_categorical(train_labels, num_classes=10)

# 训练模型，使用批量大小为32的随机梯度下降法，共训练100个epoch
model.fit(train_data, train_labels, batch_size=32, epochs=100, validation_split=0.2)

在以上代码中，我们加载了训练数据和标签，并将标签转换为one-hot编码格式。然后使用批量大小为32的随机梯度下降法训练模型，共训练100个epoch，并且使用20%的数据作为验证集。