帮我写一个卷积神经代码

以下是一个简单的卷积神经网络的代码示例：

import tensorflow as tf

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

# 定义卷积层
conv1 = tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu')(inputs)

# 定义池化层
pool1 = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv1)

# 定义全连接层
flatten = tf.keras.layers.Flatten()(pool1)
dense1 = tf.keras.layers.Dense(units=128, activation='relu')(flatten)

# 定义输出层
outputs = tf.keras.layers.Dense(units=10, activation='softmax')(dense1)

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

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

这个代码示例定义了一个简单的卷积神经网络，用于对手写数字进行分类。输入层接收一个28x28的灰度图像，经过一个卷积层和一个池化层后，将特征图展平，然后通过一个全连接层进行分类。最后输出层使用softmax激活函数输出10个类别的概率分布。模型使用adam优化器和交叉熵损失函数进行训练。