import tensorflow as tf
import numpy as np
fashion=tf.keras.datasets.fashion_mnist (x_train,y_train),(x_test,y_test)=fashion.load_data() model=tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(128,activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(10,activation='softmax')]) model.compile(optimizer='adam',
loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False),
metrics=['sparse_categorical_accuracy']) model.fit(x_train,y_train,batch_size=32,epochs=3,validation_data=(x_test,y_test),validation_freq=1) model.summary()

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