请总结以下对话并尽量保留讨论的技术细节和表达方式：用户在询问如何配置带有MNIST数据集的TensorFlow模型。

用户：我正在尝试配置一个新的TensorFlow模型来使用MNIST数据集训练。你能帮我吗？

AI：当然可以！首先，你需要加载MNIST数据集。在TensorFlow中，你可以使用`tf.keras.datasets.mnist`模块来加载数据集。这个模块会自动帮你下载和加载MNIST数据集。

用户：我已经加载了数据集。接下来我该怎么做？

AI：加载数据集之后，你需要将数据集分为训练集和测试集。通常，你会使用`train_test_split`函数来完成这个任务。接着，你需要对数据进行预处理，比如归一化和标准化。

用户：我已经分好训练集和测试集，也做了预处理。然后呢？

AI：很好！接下来，你需要构建模型。你可以使用`tf.keras.Sequential`来创建一个顺序模型。你可以一层层地添加各种层，比如全连接层、卷积层等，具体根据你的需求来决定。

用户：我构建了一个包含卷积层和池化层的模型。现在我要开始训练模型了吧？

AI：是的，现在你可以开始训练模型了。你需要定义优化器、损失函数和评价指标。然后，你可以使用`model.fit`方法来开始训练过程。训练过程中，你还可以设置批次大小、训练轮数等参数。

用户：好的，谢谢你的帮助！
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用户询问如何配置使用MNIST数据集的TensorFlow模型。AI建议首先使用`tf.keras.datasets.mnist`加载数据集，然后将其分为训练集和测试集，并进行预处理。接着，用户应构建模型，使用`tf.keras.Sequential`添加卷积层和池化层等。最后，定义优化器、损失函数和评价指标，使用`model.fit`方法进行训练。
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