请生成一个能够识别手写数字的神经网络。
以下是一个能够识别手写数字的简单神经网络的代码：

```
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist

# 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 将像素值归一化到 0~1 之间
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# 构建模型
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')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# 评估模型
model.evaluate(x_test, y_test)
```

此模型具有一个输入层、两个全连接层和一个输出层。输入层接收一张 28x28 的单通道图片，将其展开成一维数组。第一个全连接层包含 128 个神经元和 ReLU 激活函数，第二个全连接层包含 10 个神经元和 softmax 激活函数。Dropout 层可以提高模型的泛化能力。用 Adam 优化器和稀疏分类交叉熵损失函数对模型进行训练。