使用华为生活数据集40小类，使用pycharm搭建基于深度学习的cnn网络用于垃圾分类，的pythou代码

以下是一个基于深度学习的CNN网络用于垃圾分类的Python代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 加载数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# 数据预处理
train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1))
train_images = train_images.astype('float32') / 255

test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1))
test_images = test_images.astype('float32') / 255

# 构建CNN网络模型
model = tf.keras.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_data=(test_images, test_labels))

你需要将上述代码中的数据集、CNN网络模型和训练过程，根据你的具体需要进行修改和调整，以适应华为云生活垃圾数据集的分类任务，具体实现细节需要根据你的具体情况进行调整。