GPT答：

7i24.cn

抱歉，作为AI语言模型，我无法编写代码。但是，以下是一个简单的CNN代码示例：

```python
import tensorflow as tf

# 定义输入层
inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(28, 28, 1))

# 第一层卷积层
conv1 = tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=(3,3), activation='relu')(inputs)
pool1 = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv1)

# 第二层卷积层
conv2 = tf.keras.layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=(3,3), activation='relu')(pool1)
pool2 = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv2)

# 全连接层和输出层
flatten_layer = tf.keras.layers.Flatten()(pool4)
dense_layer_1 =tf. keras. layers.Dense(units=128)(flatten_layer)
dropout_layer_1=tf. keras. layers.Dropout(rate=0.5)(dense_layer_1 )
output=tf .keras .layers.Dense(units=10 ,activation ='softmax ')(dropout _layer _l )

model=tf .keras .Model(inputs,output )
```

这个CNN模型包括两个卷积层、池化、全连接和输出。它可以用于MNIST数字识别任务。