我想要生成一个CNN神经网络，对Mnist数据集进行识别，数据集的四个文件保存在为E:/date的文件夹中，在该神经网络中，我需要使用我csv文档中的格式为一列的55013个数据作为权重，该文档地址为E:/weight.csv，该csv文档中的数据大致区间为E-05到E-011之间，未进行任何处理，你需要先对该csv文档设计是个适当的函数进行转换，训练，使其适用于该神经网络。在完成上述对权重文档的预处理后，使用该文档输出的权重文件对伸进网络进行搭建，对数据集进行学习并最终输出多次训练后的识别率，所有文档的转换、输出目录均保存为E:/output，并且尽可能高的提高学习识别率。

好的，我会根据您的要求进行处理。首先，我们需要读取并转换您的权重文件。以下是一个可行的函数：

import numpy as np
import pandas as pd

def convert_weight_file(file_path):
    df = pd.read_csv(file_path, header=None)
    df = df.applymap(lambda x: float(x.replace('E', 'e')))
    weights = np.array(df).reshape((55013, 1))
    np.save('E:/output/weights.npy', weights)

该函数将读取您的权重文件，用“e”替换“E”，并将其转换为numpy数组。最后，将该数组保存为.npy文件。

接下来，我们可以使用Keras搭建CNN神经网络。以下是一个示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

# 读取数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape((60000, 28, 28, 1))
x_test = x_test.reshape((10000, 28, 28, 1))
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# 读取权重
weights = np.load('E:/output/weights.npy')

# 搭建神经网络
model = keras.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(10, activation='softmax', use_bias=False)
])

# 设置权重
model.layers[3].set_weights([weights])

# 编译神经网络
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练神经网络
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test))

# 输出多次训练后的识别率
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
print('Test accuracy:', test_acc)

在这个示例代码中，我们使用Keras搭建了一个简单的CNN神经网络，用于识别Mnist数据集。我们使用np.load()函数读取了我们之前转换保存的权重文件，并将其设置为我们神经网络中的一层权重。接下来，我们编译并训练了我们的神经网络，并输出了多次训练后的识别率。

请注意，这只是一个简单的示例代码，您可以根据您的需要进行修改和优化。同时，由于您的权重文件有很大的范围，您可能需要对它们进行标准化或其他处理，以便在神经网络中使用。