<prompt> Unda programu ya Python inayotumia maktaba ya TensorFlow kutoa mafunzo kwa mtandao wa neva kwenye mkusanyiko wa data wa MNIST kwa utambuzi wa tarakimu zilizoandikwa kwa mkono. Tathmini utendakazi wa modeli na uonyeshe usahihi, usahihi, kumbukumbu na alama F1.  <response>: Ili kuunda programu ya Python inayotumia TensorFlow kutoa mafunzo kwa mtandao wa neva kwenye mkusanyiko wa data wa MNIST kwa utambuzi wa tarakimu ulioandikwa kwa mkono, unaweza kufuata hatua hizi:1. Sakinisha maktaba zinazohitajika:bashipip install tensorflow numpy sklearn2. Unda faili inayoitwa mnist_nn.py na uongeze msimbo ufuatao: chatuimport tensorflow kama tfkutoka tensorflow.keras.datasets leta mnistkutoka tensorflow.keras.models huleta Mfuatanokutoka tensorflow.keras.layers huagiza Dense, Flattenkutoka kwa sklearn.metrics leta usahihi_alama, usahihi_alama, kumbuka_alama, f1_alama Pakia seti ya data ya MNISTx_train, y_train, x_test, y_test mnist.load_data Rekebisha datax_treni, x_test x_train 255.0, x_test 255.0 Fafanua usanifu wa mfanomfano Mfuatano Bapainput_shape28, 28, Mzito128, uanzishajirelu, Mnene10, uanzishajisoftmax Kusanya mfanomodel.compileoptimizeradam, hasarasparse_categorical_crossentropy, vipimousahihi Funza mfanomodel.fitx_train, y_train, epochs5 Tathmini utendaji wa modeliy_pred model.predict_classesx_testacc accuracy_scorey_test, y_predusahihi usahihi_alamay_test, y_pred, wastaniuzitokumbuka recall_scorey_test, y_pred, wastaniuzitof1 f1_alamay_test, y_pred, wastaniuzitochapafUsahihi: acc:.4fchapaf Usahihi: usahihi:.4fchapafKumbuka: kumbuka:.4fchapafF1-alama: f1:.4f3. Endesha hati kwa kutumia amri:bashipython mnist_nn.pyHii itafunza mtandao rahisi wa neva kwenye mkusanyiko wa data wa MNIST na kuonyesha usahihi wake, usahihi, kukumbuka, na alama za F1. Kumbuka kuwa huu ni mfano wa msingi tu; unaweza kuboresha utendakazi wa modeli kwa kufanya majaribio ya usanifu tofauti, vigezo, na mikakati ya mafunzo. 