写一段基于卷积神经网络对垃圾图片进行分类的pytthon tersor 代码

以下是一段使用 TensorFlow 实现的卷积神经网络对垃圾图像分类的 Python 代码：

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

# 创建模型
model = keras.Sequential()

# 增加卷积层
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3,3), activation='relu', input_shape=(150,150,3)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
model.add(Dropout(0.25))

model.add(Conv2D(64, kernel_size=(3,3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
model.add(Dropout(0.25))

# 将卷积层展平
model.add(Flatten())

# 增加全连接层
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

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

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_data=(x_val, y_val))

# 评估模型
score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

请注意，上面的代码仅仅是一个示例，你需要替换训练数据 `x_train`, `y_train`, `x_val`, `y_val` 和测试数据 `x_test`, `y_test`。