请应用TensorFlow深度学习框架对手写字符进行识别，其中手写字符数据集的获取如下： mnist=tf.keras.datasets.mnist (x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()

在TensorFlow中，我们可以使用预装的MNIST手写数字数据集来进行图像识别。MNIST是一个经典的计算机视觉数据集，包含60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本都是28x28像素的手写数字图片，对应的标签是数字的值。

以下是一个简单的步骤，展示如何使用Keras API构建一个卷积神经网络(CNN)模型对MNIST数据进行字符识别：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets, layers, models

# 加载MNIST数据
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = datasets.mnist.load_data()

# 数据预处理
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0  # 归一化到0-1区间
x_train = x_train.reshape(-1, 28, 28, 1)  # 添加一个通道维度
x_test = x_test.reshape(-1, 28, 28, 1)

# 构建模型
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))

model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10))  # 10个类别对应0-9的数字

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
history = model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

# 评估模型性能
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test,  y_test, verbose=2)
print('\nTest accuracy:', test_acc)