在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）是处理图像数据的经典模型之一。今天，我们将用TensorFlow来搭建一个基础的CNN模型，感受其强大的功能！💻

首先，我们需要导入必要的库，比如TensorFlow和NumPy。接着，准备数据集，可以使用经典的MNIST手写数字数据集，它包含28x28像素的灰度图像。💪

接下来，构建CNN模型。通常包括卷积层(Conv2D)、池化层(MaxPooling2D)，以及全连接层(Dense)。卷积层负责提取特征，池化层则用于降维，减少计算量。模型的最后一层通过softmax函数输出分类结果。🎯

训练模型时，选择合适的损失函数（如交叉熵）和优化器（如Adam），并设置合理的批次大小和迭代次数。训练完成后，用测试集验证模型性能，观察准确率是否令人满意。📊

最后，别忘了保存训练好的模型，以便后续使用。通过这次实践，你不仅能掌握TensorFlow的基本操作，还能对CNN的工作原理有更深刻的理解！🎉

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