<SYSTEM_TASK:>
Given the following text description, write Python code to implement the functionality described below step by step
<END_TASK>
<USER_TASK:>
Description:
 Copyright 2018 The TensorFlow Authors.
Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
Step1:  텐서플로 2.0 시작하기
Step2:  MNIST 데이터셋을 로드하여 준비합니다. 샘플 값을 정수에서 부동소수로 변환합니다
Step3:  층을 차례대로 쌓아 tf.keras.Sequential 모델을 만듭니다. 훈련에 사용할 옵티마이저(optimizer)와 손실 함수를 선택합니다
Step4:  모델을 훈련하고 평가합니다
<ASSISTANT_TASK:>
Python Code:
#@title Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
# https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.
Explanation: Copyright 2018 The TensorFlow Authors.
Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
End of explanation
import tensorflow as tf
Explanation: 텐서플로 2.0 시작하기: 초보자용
<table class="tfo-notebook-buttons" align="left">
  <td>
    <a target="_blank" href="https://www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/beginner"><img src="https://www.tensorflow.org/images/tf_logo_32px.png" />TensorFlow.org에서 보기</a>
  </td>
  <td>
    <a target="_blank" href="https://colab.research.google.com/github/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/ko/tutorials/quickstart/beginner.ipynb"><img src="https://www.tensorflow.org/images/colab_logo_32px.png" />구글 코랩(Colab)에서 실행하기</a>
  </td>
  <td>
    <a target="_blank" href="https://github.com/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/ko/tutorials/quickstart/beginner.ipynb"><img src="https://www.tensorflow.org/images/GitHub-Mark-32px.png" />깃허브(GitHub) 소스 보기</a>
  </td>
  <td>
    <a href="https://storage.googleapis.com/tensorflow_docs/docs-l10n/site/ko/tutorials/quickstart/beginner.ipynb"><img src="https://www.tensorflow.org/images/download_logo_32px.png" />Download notebook</a>
  </td>
</table>
Note: 이 문서는 텐서플로 커뮤니티에서 번역했습니다. 커뮤니티 번역 활동의 특성상 정확한 번역과 최신 내용을 반영하기 위해 노력함에도
불구하고 공식 영문 문서의 내용과 일치하지 않을 수 있습니다.
이 번역에 개선할 부분이 있다면
tensorflow/docs-l10n 깃헙 저장소로 풀 리퀘스트를 보내주시기 바랍니다.
문서 번역이나 리뷰에 참여하려면
docs-ko@tensorflow.org로
메일을 보내주시기 바랍니다.
이 문서는 구글 코랩(Colaboratory) 노트북 파일입니다. 파이썬 프로그램을 브라우저에서 직접 실행할 수 있기 때문에 텐서플로를 배우고 사용하기 좋은 도구입니다:
파이썬 런타임(runtime)에 연결하세요: 메뉴 막대의 오른쪽 상단에서 CONNECT를 선택하세요.
노트북의 모든 코드 셀(cell)을 실행하세요: Runtime > Run all을 선택하세요.
더 많은 예제와 자세한 안내는 텐서플로 튜토리얼을 참고하세요.
먼저 프로그램에 텐서플로 라이브러리를 임포트합니다:
End of explanation
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
Explanation: MNIST 데이터셋을 로드하여 준비합니다. 샘플 값을 정수에서 부동소수로 변환합니다:
End of explanation
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
Explanation: 층을 차례대로 쌓아 tf.keras.Sequential 모델을 만듭니다. 훈련에 사용할 옵티마이저(optimizer)와 손실 함수를 선택합니다:
End of explanation
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
model.evaluate(x_test,  y_test, verbose=2)
Explanation: 모델을 훈련하고 평가합니다:
End of explanation
<END_TASK>