我有一个产品的数据希望构建时空销量cnn模型。

构建时空销量cnn模型，需要考虑以下几个步骤：

1. 数据预处理：对产品的销售数据进行处理，包括数据清洗、缺失值填充、数据归一化等。

2. 特征工程：从数据中提取有用的特征，如时间、地点、产品类别等。

3. 数据切分：将数据集分成训练集、验证集和测试集。

4. 模型选择：选择适合任务的CNN模型，如ResNet、Inception等。

5. 模型训练：使用训练集进行模型训练，并根据验证集的表现对模型进行调参。

6. 模型评估：使用测试集对模型进行评估，计算模型的精度、召回率、F1得分等指标。

7. 模型部署：将模型部署到生产环境中，进行实际应用。

需要注意的是，在构建时空销量cnn模型时，需要充分考虑时间和空间的因素，如季节性、节假日、地域差异等，以便更准确地预测产品销量。