卷积神经网络（CNN）是深度学习中的重要分支，广泛应用于图像识别、视频分析等领域。那么，CNN的基本框架是什么？如何构建一个高效的CNN模型呢？👀

首先，CNN的核心在于卷积层、池化层和全连接层的组合。卷积层负责提取图像特征，池化层用于降维，而全连接层则将特征映射到输出类别。💡

其次，在开发CNN模型时，可以选择多种框架。常见的有TensorFlow、PyTorch、Keras等。TensorFlow功能强大且社区活跃；PyTorch以其灵活性著称；Keras则适合快速原型设计。选择合适的框架可以大幅提升开发效率。

此外，数据预处理、模型训练与优化也是不可忽视的部分。合理规划这些步骤，能够帮助你构建更精准的CNN模型。💪

无论是初学者还是资深开发者，掌握CNN框架都是迈向成功的关键一步！🎯