根据提供的一组数据集（例如MNIST）来训练一个分类模型，使用Python和TensorFlow，并将模型的准确度报告给我。
MNIST数据集，训练和验证代码
以下是在 Python 中使用 TensorFlow 训练和验证 MNIST 数据集的代码。

```python
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# Load the MNIST dataset
mnist = keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

# Scale the pixel values to a range of 0 to 1
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

# Define the model architecture
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# Compile the model
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# Train the model on the training data
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)

# Evaluate the model on the test data
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images,  test_labels, verbose=2)
print('Test accuracy:', test_acc)
```

该代码使用了一个含有两个全连接层的神经网络，其中第一个层使用 ReLU 激活函数，第二个层使用 softmax 激活函数。损失函数为稀疏分类交叉熵。在训练结束后，代码使用测试数据集评估模型的准确度，并将其输出到控制台。