编写一段卷积神经网络包含卷积池化全连接

好的，以下是一个简单的卷积神经网络，包含卷积层、池化层和全连接层：

import tensorflow as tf

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

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

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

# 定义卷积层
x = tf.keras.layers.Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation='relu')(x)

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

# 将多维数组展平成一维数组
x = tf.keras.layers.Flatten()(x)

# 定义全连接层
x = tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu')(x)

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

# 创建模型
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

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

这个卷积神经网络包含两个卷积层和两个池化层，然后将输出展平成一维数组，再连接一个全连接层，最后输出层有10个节点，使用softmax激活函数。