帮我写一个训练图像识别的卷积神经网络

好的，以下是一个简单的卷积神经网络的代码示例，用于训练图像识别：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 创建卷积神经网络模型
model = tf.keras.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

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

# 加载数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# 训练模型
model.fit(x_train.reshape(-1, 28, 28, 1), y_train, epochs=5, validation_data=(x_test.reshape(-1, 28, 28, 1), y_test))

这个卷积神经网络模型包含3个卷积层和2个全连接层，可以用于MNIST手写数字识别数据集的训练。你可以根据自己的需求修改这个模型的架构和参数来应用于其他图像识别任务。