构建一个由四个卷积层、四个最大池化层、一个扁平层和两个全连接层组成的卷积神经网络，输入是MNIST数据集，输出是经过特征提取后的图片

好的，以下是一个由四个卷积层、四个最大池化层、一个扁平层和两个全连接层组成的卷积神经网络的代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

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

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

# 加载MNIST数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 数据预处理
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 28, 28, 1)
x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 28, 28, 1)

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test))

此代码中的模型包括四个卷积层、四个最大池化层、一个扁平层和两个全连接层。输入是28x28的MNIST图像，输出是10个类别的概率分布。代码中使用的是TensorFlow 2.0版本。