TensorFlowを用いて基本的な畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を実装するシンプルなPythonコードを作成してください。
このタスクを実行するためには、いくつかの具体的な情報が必要です。現在の指示文は漠然としており、以下の情報が不足しています。

1. 層の数と種類：層の数や種類（例えば、畳み込み層、プーリング層、全結合層など）を具体的に指定する必要があります。
2. データセットと問題の種類：どの種類のデータセット（例えば、MNIST、CIFAR-10など）を使用し、どのような問題（例：画像分類、物体検出）を解決するのかを明確にすることが重要です。
3. 性能指標や制約：モデルの性能を評価するための指標（例えば、精度、損失関数の値など）や、計算資源や時間の制約についての情報も必要です。

これらの情報を提供いただければ、より具体的なコードを作成することが可能です。

例えば、以下のように具体的な要件を設定した場合のコード例を示します。

```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

# 層の設定
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))

# フラット化して全結合層
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))

# コンパイル
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# モデルの概要を表示
model.summary()
```

この例では、CIFAR-10データセットを用いた画像分類タスクを想定しています。Conv2D層を3つ、MaxPooling2D層を2つ使用し、全結合層を2つ追加しています。このコードを実行するためには、TensorFlowとKerasがインストールされている必要があります。

ご不明点や追加の詳細が必要な場合は、お知らせください。