<prompt> Tengeneza hati ya Python inayoingiliana na TensorFlow ili kutoa mafunzo kwa mtandao wa neva kwenye mkusanyiko wa data wa MNIST. Hati inapaswa kujumuisha chaguo za kusanidi idadi ya safu zilizofichwa, niuroni kwa kila safu, na vitendaji vya kuwezesha.  <response>: Hapa kuna hati ya Python inayotumia TensorFlow kutoa mafunzo kwa mtandao wa neva kwenye mkusanyiko wa data wa MNIST. Hati hukuruhusu kusanidi idadi ya tabaka zilizofichwa, niuroni kwa kila safu, na vitendaji vya kuwezesha. chatuimport tensorflow kama tfkutoka tensorflow.keras.datasets leta mnistkutoka tensorflow.keras.models huleta Mfuatanokutoka tensorflow.keras.layers huagiza Dense, Flattenkutoka tensorflow.keras.utils huleta hadi_kitengodef create_modeltabaka_iliyofichwa, neurons_per_layer, activation_function: mfano Mfuatano model.ongezaFlatteninput_shape28, 28 kwa _ katika safutabaka_zilizofichwa: model.addMnenenyuroni_per_layer, kuwezeshauanzishaji_kazi model.addDense10, activationsoftmax mfano wa kurudidef train_mnisthidden_layers1, neurons_per_layer128, activation_functionrelu, epochs5: x_train, y_train, x_test, y_test mnist.load_data x_treni x_treni 255.0 x_test x_test 255.0 y_train kwa_kitengoy_train y_test kwa_categoricaly_test model create_modelfidden_layers, neurons_per_layer, activation_function model.compileoptimizeradam, hasaracategorical_crossentropy, vipimousahihi model.fitx_train, y_train, epochsepochs, validation_datax_test, y_testkama __name__ __main__: Mfano wa matumizi: Funza mtandao wa neva na tabaka 2 zilizofichwa, kila moja ikiwa na nyuroni 256, kwa kutumia kazi ya kuwezesha ReLU. train_mnisthidden_layers2, neurons_per_layer256, activation_functionreluUnaweza kurekebisha vigezo vya hidden_layers, neurons_per_layer, na activation_function unapoita kitendakazi cha train_mnist ili kusanidi usanifu wa mtandao wa neva. 