按照以下要求补充代码：The final Dense layer should use a 'linear' activation. This is effectively no activation. The model.compile statement will indicate this by including from_logits=True. loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True) This does not impact the form of the target. In the case of SparseCategorialCrossentropy, the target is the expected digit, 0-9.

要按照要求修改代码，可以将第三个Dense的激活函数改为线性激活函数（'linear' activation）。同时，在model.compile语句中from_logits=True参数，以指示使用性激活函数。的代码如下所：

tf.random.set_seed1234) # 为了结果的一致性
model = Sequential(
    [               
        tf.keras.layers.Dense(units=25, activation="relu"),
        tf.keras.layers.Dense(units=15, activation="relu"),
        tf.keras.layers.Dense(units=10, activation="linear") # 修改激活函数为线性激活函数
        
    ], name="my_model" 
)

model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), # 添加from_logits=True参数
              metrics=['accuracy'])

这样修改后的模型使用线性激活函数作为最后一个Dense层的激活函数，并且通过设置from_logits=True来指示SparseCategoricalCrossentropy损失函数。这种设置不会影响目标的形式，目标仍然是期望的数字0-9。