python卷积神经网络源码

Python中的卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）源码通常在深度学习库如TensorFlow、PyTorch或Keras中能找到。这些库提供了高级API和底层实现，使得构建CNN模型变得相对容易。

例如，在TensorFlow 2.x中，你可以使用`tf.keras.layers.Conv2D`来创建卷积层，`tf.keras.Model`来构建整个模型结构。以下是一个简单的例子：

import tensorflow as tf

# 创建一个简单的CNN模型
def create_cnn_model(input_shape, num_classes):
    model = tf.keras.Sequential([
        tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape),
        tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
        tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
        tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
        tf.keras.layers.Flatten(),  # 将二维数据展平成一维
        tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
        tf.keras.layers.Dropout(0.5),  # 防止过拟合
        tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')  # 输出层，用于分类
    ])
    return model

# 假设输入形状是(224, 224, 3)，类别数为10
input_shape = (224, 224, 3)
num_classes = 10
model = create_cnn_model(input_shape, num_classes)

如果你想查看底层源码，你可能需要查看这些库的官方GitHub仓库，如TensorFlow的`tensorflow/python/keras/layers/convolutional.py`或`tensorflow/python/keras/layers/core.py`等文件。然而，查看源码通常是为了理解和深入学习，而不是直接复制代码。