在MNIST深度神经网络训练TensorFlow 2.0中使用model.fit时出错

可能是由于以下原因导致的：

1. 数据准备错误：在使用model.fit进行训练之前，需要确保数据集已经正确准备。可能的错误包括数据集的维度不匹配、标签格式不正确等。建议检查数据集的维度和标签格式是否与模型的输入要求一致。
2. 模型定义错误：在使用model.fit进行训练之前，需要确保模型已经正确定义。可能的错误包括模型的层次结构不正确、模型的输入形状与数据集不匹配等。建议检查模型的层次结构和输入形状是否正确。
3. 训练参数设置错误：在使用model.fit进行训练时，需要设置一些参数，如批量大小、训练轮数、优化器等。可能的错误包括参数设置不正确、学习率过高或过低等。建议检查训练参数的设置是否合理。
4. 硬件或环境问题：在使用model.fit进行训练时，可能会出现硬件或环境问题，如GPU驱动问题、内存不足等。建议检查硬件和环境是否满足训练需求，并尝试重新安装相关依赖库或更新驱动程序。

针对MNIST深度神经网络训练TensorFlow 2.0中使用model.fit时出错的具体问题，可以提供更详细的错误信息以便进行进一步的分析和解决。