卷积神经网络（CNN）在图像识别领域表现卓越，而Python作为AI开发的首选语言，提供了强大的工具支持。今天就带大家一步步用Python实现CNN特征提取的过程！💪

首先，我们需要导入必要的库，如TensorFlow或PyTorch，它们是构建和训练模型的核心工具。接着，定义一个简单的CNN架构，包括卷积层(Convolutional Layer)、池化层(Pooling Layer)以及全连接层(Fully Connected Layer)。每一层都扮演着不同角色，共同完成特征提取任务。👀

加载数据集后，我们可以通过前向传播的方式让输入图片依次通过各层网络。在此过程中，卷积层利用滤波器提取局部特征，池化层则降低数据维度以减少计算量。最终，这些高层次特征将被用于分类或其他任务。🚀

最后，检查输出结果并优化模型参数，确保CNN能够高效地捕捉图像中的关键信息。无论是学术研究还是工业应用，掌握这一技能都将为你打开新世界的大门！🌍💻

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