本文详细介绍了如何使用Python实现卷积神经网络（CNN），包括模型定义、数据预处理、模型训练与评估，以MNIST数据集为例，通过Keras或TensorFlow库构建包含卷积层和全连接层的简单CNN。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network）算法的Python实现
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种常用于图像处理和计算机视觉任务的深度学习算法。本文将详细介绍如何使用Python实现一个简单的卷积神经网络，并提供相应的源代码。
在开始之前，我们需要导入一些必要的Python库，包括NumPy和TensorFlow（或者Keras）：
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
首先，我们需要定义一个卷积神经网络模型。在这个例子中，我们将创建一个简单的卷积神经网络，包含两个卷积层和一个全连接层：
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