填写 python 代码在 Begin-End 段中构建出如下结构的卷积神经网络：64 个 55 的卷积核组成的卷积层激活函数为 relu；最大池化层池化核大小为 22；扁平；128 个神经元的全连接层激活函数为 relu；10 个神经元的全连接层激活函数为 softmax。
import tensorflow as tf
构建卷积神经网络
model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(64, (5, 5), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)), tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ])
打印模型结构
model.summary()
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