在Python中构建卷积神经网络（CNN）通常需要使用深度学习库，如TensorFlow或PyTorch。以下是使用TensorFlow和Keras构建一个简单卷积神经网络的步骤：
使用TensorFlow和Keras构建卷积神经网络
1. 安装必要的库
```python
pip install tensorflow keras
2. 导入相关库```pythonimport tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
3. 定义模型
```python
model = models.Sequential（）
4. 添加卷积层```pythonmodel.add（layers.Conv2D（32, （3, 3）, activation='relu', input_shape=（32, 32, 3）））
5. 添加池化层
```python
model.add（layers.MaxPooling2D（（2, 2）））
6. 添加全连接层```pythonmodel.add（layers.Flatten（））
model.add（layers.Dense（128, activation='relu'））
7. 添加输出层
```python
model.add（layers.Dense（10, activation='softmax'））
8. 编译模型```pythonmodel.compile（optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy']）
9. 训练模型
```python
history = model.fit（train_images, train_labels, epochs=10,
validation_data=（test_images, test_labels））
10. 评估模型```pythontest_loss, test_acc = model.evaluate（test_images, test_labels, verbose=2）
print（'\nTest accuracy:', test_acc）
使用PyTorch构建卷积神经网络
1. 安装必要的库
```python
pip install torch torchvision
2. 导入相关库```pythonimport torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
3. 定义模型
```python
class Net（nn.Module）:
def __init__（self）:
super（Net, self）.__init__（）
self.conv1 = nn.Conv2d（3, 6, 5）
self.pool = nn.MaxPool2d（2, 2）
self.conv2 = nn.Conv2d（6, 16, 5）
self.fc1 = nn.Linear（16 * 5 * 5, 120）
self.fc2 = nn.Linear（120, 84）
self.fc3 = nn.Linear（84, 10）
def forward（self, x）:
x = self.pool（F.relu（self.conv1（x）））
x = self.pool（F.relu（self.conv2（x）））
x = x.view（-1, 16 * 5 * 5）
x = F.relu（self.fc1（x））
x = F.relu（self.fc2（x））
x = self.fc3（x）
return x
net = Net（）
4. 定义损失函数和优化器```pythoncriterion = nn.CrossEntropyLoss（）
optimizer = optim.SGD（net.parameters（）, lr=0.001, momentum=0.9）
5. 加载和预处理数据集