使用卷积神经网络实现视频动作分类任务

视频动作分类是计算机视觉领域的一个重要任务，它的目标是从输入的视频序列中识别和分类不同的动作。卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种强大的深度学习模型，已经被广泛应用于图像识别任务。在本文中，我们将介绍如何使用CNN来解决视频动作分类任务，并提供相应的源代码。

首先，让我们来了解一下CNN的基本原理。CNN是一种专门用于处理具有网格结构数据的神经网络模型，如图像。它通过一系列的卷积层、池化层和全连接层来提取图像中的特征，并进行分类。在视频动作分类任务中，我们可以将视频序列看作是一系列的图像帧，每一帧都代表了视频中的一个时间点。

下面是一个使用CNN进行视频动作分类的示例代码：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from t