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搭建卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）通常使用TensorFlow的Keras API。下面是一个简单的例子来展示如何使用TensorFlow和Keras搭建卷积神经网络：
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
# 定义卷积神经网络模型
model = tf.keras.Sequential([
layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
layers.MaxPooling2D((2, 2)),
layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
layers.MaxPooling2D((2, 2)),
layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
layers.Flatten(),
layers.Dense(64, activation='relu'),
layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, validation_data=(test_images, test_labels))
在上面的例子中，我们首先导入TensorFlow和Keras的layers模块。然后我们定义了一个简单的卷积神经网络模型，包括三个卷积层和两个全连接层。最后，我们编译模型并使用fit方法来训练模型。
需要注意的是，在实际使用中，我们需要根据具体的任务和数据集来设计网络结构和调整超参数，以获得更好的性能。TensorFlow提供了丰富的工具和API来帮助我们搭建和训练卷积神经网络。
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