写一段代码实现深度学习染色体识别

以下是一段 Python 代码，可以实现深度学习染色体识别：

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

# 构建模型
model = Sequential([
    Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(256, 256, 3)),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Flatten(),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(23, activation='softmax')
])

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

# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_data=(test_images, test_labels))

其中，train_images 和 test_images 是训练集和测试集的图像数据，train_labels 和 test_labels 是对应的标签数据。这段代码使用了卷积神经网络来识别染色体图像，最后输出的是染色体的分类结果。