请帮我写一个卷积神经网络的代码

当然可以帮您写一个卷积神经网络的代码，以下是一个简单的例子：

import tensorflow as tf

# 设置超参数
learning_rate = 0.001
training_epochs = 10
batch_size = 100
display_step = 1

# 输入数据大小
n_input = 784 # MNIST 数据集的像素维度
n_classes = 10 # MNIST 数据集的类别数

# 定义输入占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_input])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_classes])

# 定义卷积神经网络结构
def conv_net(x, weights, biases):
    # 将输入转换为卷积层可接受的形式
    x = tf.reshape(x, shape=[-1, 28, 28, 1])

    # 第一层卷积层，5x5 的窗口大小，32 个卷积核
    conv1 = tf.nn.conv2d(x, weights['wc1'], strides=[1,1,1,1], padding='SAME')
    conv1 = tf.nn.bias_add(conv1, biases['bc1'])
    conv1 = tf.nn.relu(conv1)

    # 第一层池化层，2x2 大小的窗口，步长为2
    pool1 = tf.nn.max_pool(conv1, ksize=[1,2,2,1], strides=[1,2,2,1], padding='SAME')

    # 第二层卷积层，5x5 的窗口大小，64 个卷积核
    conv2 = tf.nn.conv2d(pool1, weights['wc2'], strides=[1,1,1,1], padding='SAME')
    conv2 = tf.nn.bias_add(conv2, biases['bc2'])
    conv2 = tf.nn.relu(conv2)

    # 第二层池化层，2x2 大小的窗口，步长为2
    pool2 = tf.nn.max_pool(conv2, ksize=[1,2,2,1], strides=[1,2,2,1], padding='SAME')

    # 将卷积层的输出展开成一维向量
    fc1 = tf.reshape(pool2, [-1, weights['wd1'].get_shape().as_list()[0]])

    # 第一层全连接层，将展开后的卷积层输出变成512维的向量
    fc1 = tf.add(tf.matmul(fc1, weights['wd1']), biases['bd1'])
    fc1 = tf.nn.relu(fc1)

    # 第二层全连接层，将第一层全连接层输出变成10维，即分类结果
    out = tf.add(tf.matmul(fc1, weights['out']), biases['out'])

    return out

# 构造卷积神经网络的各层参数
weights = {
    'wc1': tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 1, 32])),
    'wc2': tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 32, 64])),
    'wd1': tf.Variable(tf.random_normal([7*7*64, 512])),
    'out': tf.Variable(tf.random_normal([512, n_classes]))
}

biases = {
    'bc1': tf.Variable(tf.random_normal([32])),
    'bc2': tf.Variable(tf.random_normal([64])),
    'bd1': tf.Variable(tf.random_normal([512])),
    'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_classes]))
}

# 构造卷积神经网络的输出，损失函数和优化器
logits = conv_net(x, weights, biases)
cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=y))
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate).minimize(cost)

# 初始化变量
init = tf.global_variables_initializer()

# 启动 TF 图
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)

    # 训练循环
    for epoch in range(training_epochs):
        avg_cost = 0.
        total_batch = int(mnist.train.num_examples/batch_size)

        # 遍历所有批次
        for i in range(total_batch):
            batch_x, batch_y = mnist.train.next_batch(batch_size)

            # 运行优化器和损失函数
            _, c = sess.run([optimizer, cost], feed_dict={x: batch_x, y: batch_y})

            avg_cost += c / total_batch

        # 显示训练过程
        if epoch % display_step == 0:
            print("Epoch:", '%04d' % (epoch+1), "cost=", "{:.9f}".format(avg_cost))

    print("Optimization Finished!")

    # 测试模型
    correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(logits, 1), tf.argmax(y, 1))
    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
    print("Accuracy:", accuracy.eval({x: mnist.test.images[:256], y: mnist.test.labels[:256]}))

该卷积神经网络使用 TensorFlow 库，其中包含了两个卷积层和两个全连接层，用于对 MNIST 手写数字分类数据集进行分类。在训练之前，需要设置超参数、定义输入占位符和网络结构等。在训练过程中，通过 Adam 优化器和交叉熵损失函数来优化模型，并计算准确度。最后，将该卷积神经网络应用于测试集上，可以得到分类准确度的评估结果。