最近，深度学习领域中的卷积神经网络（CNN）因其强大的特征提取能力而备受关注。今天就来分享一个简单的Python代码实现，帮助大家快速入门CNN！💪

首先，我们需要导入必要的库，如TensorFlow或PyTorch，它们是构建和训练CNN的强大工具。接下来，定义CNN模型结构，通常包括卷积层(Conv2D)、池化层(MaxPooling2D)以及全连接层(Dense)。每一层的设计都需要精心规划，以确保模型能够有效捕捉数据中的空间特征。👀

然后，加载数据集并进行预处理，比如图像归一化和标签编码。训练过程中，通过调整超参数（如学习率、批次大小等），我们可以优化模型性能。最后，评估模型准确率，并尝试对新数据进行预测。🎉

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