human
Pythonでシンプルなニューラルネットワークを作成するにはどうすればよいですか？
gpt
ニューラルネットワークを作るには、まずネットワークの学習に使えるデータセットを作らなければならない。次に、いくつかの層からなるモデルを作成しなければならない。そして、データをあるレイヤーから次のレイヤーに渡し、その都度、間に新しいウェイトを持つ新しいレイヤーを追加する。そしてデータがモデルに渡され、モデルはそれをある方法で訓練し、このモデルを入力データ点を予測するための訓練済みモデルとして使用する。
human
Mnistデータレコードについては、Pythonの例を教えてください。
gpt
以下は、MNISTデータセットに対してPythonで簡単なニューラルネットワークを作成するサンプルコードです：

```python
import tensorflow as tf

# Laden des MNIST-Datensatzes
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# Normalisieren der Pixelwerte zwischen 0 und 1
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# Erstellen des Modells
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)
])

# Kompilieren des Modells
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# Trainieren des Modells
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# Evaluieren des Modells
model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
```
human
ニューロンネットワークを例からエクスポートし、別のプログラムにインポートして、ネットワークを再度トレーニングする必要がないようにすることはできますか？