<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 2019 The TensorFlow Authors.
Step1:  Guia inicial de TensorFlow 2.0 para principiantes
<table class="tfo-notebook-buttons" align="left">
  <td>
    <a target="_blank" href="https
Step2:  Carga y prepara el conjunto de datos MNIST. Convierte los ejemplos de numeros enteros a numeros de punto flotante
Step3:  Construye un modelo tf.keras.Sequential  apilando capas. Escoge un optimizador y una funcion de perdida para el entrenamiento de tu modelo
Step4:  Entrena y evalua el modelo
<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 2019 The TensorFlow Authors.
End of explanation
# Installa TensorFlow
import tensorflow as tf
Explanation: Guia inicial de TensorFlow 2.0 para principiantes
<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" />Ver en TensorFlow.org</a>
  </td>
  <td>
    <a target="_blank" href="https://colab.research.google.com/github/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/es-419/tutorials/quickstart/beginner.ipynb"><img src="https://www.tensorflow.org/images/colab_logo_32px.png" />Ejecutar en Google Colab</a>
  </td>
  <td>
    <a target="_blank" href="https://github.com/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/es-419/tutorials/quickstart/beginner.ipynb"><img src="https://www.tensorflow.org/images/GitHub-Mark-32px.png" />Ver codigo en GitHub</a>
  </td>
  <td>
    <a href="https://storage.googleapis.com/tensorflow_docs/docs-l10n/site/es-419/tutorials/quickstart/beginner.ipynb"><img src="https://www.tensorflow.org/images/download_logo_32px.png" />Descargar notebook</a>
  </td>
</table>
Note: Nuestra comunidad de Tensorflow ha traducido estos documentos. Como las traducciones de la comunidad
son basados en el "mejor esfuerzo", no hay ninguna garantia que esta sea un reflejo preciso y actual 
de la Documentacion Oficial en Ingles.
Si tienen sugerencias sobre como mejorar esta traduccion, por favor envian un "Pull request"
al siguiente repositorio tensorflow/docs.
Para ofrecerse como voluntario o hacer revision de las traducciones de la Comunidad
por favor contacten al siguiente grupo docs@tensorflow.org list.
Este es un notebook de Google Colaboratory. Los programas de Python se executan directamente en tu navegador— una gran manera de aprender y utilizar TensorFlow. 
Para poder seguir este tutorial, ejecuta este notebook en Google Colab presionando el boton en la parte superior de esta pagina.
En Colab, selecciona "connect to a Python runtime": En la parte superior derecha de la barra de menus selecciona: CONNECT.
Para ejecutar todas las celdas de este notebook:
 Selecciona Runtime > Run all.
Descarga e installa el paquete TensorFlow 2.0 version. Importa TensorFlow en tu programa:
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: Carga y prepara el conjunto de datos MNIST. Convierte los ejemplos de numeros enteros a numeros de punto flotante:
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: Construye un modelo tf.keras.Sequential  apilando capas. Escoge un optimizador y una funcion de perdida para el entrenamiento de tu modelo:
End of explanation
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
model.evaluate(x_test,  y_test, verbose=2)
Explanation: Entrena y evalua el modelo:
End of explanation
<END_TASK>