keras 的核心資料結構是 model，一種組織網路層的方式。最簡單的模型是 sequential 順
序模型，它是由多個網路層線性堆疊的棧。對於更複雜的結構，你應該使用 keras 函式式 api，
它允許構建任意的神經網路圖。
sequential 順序模型如下所示：
from keras.models import sequential
model = sequential(
)from keras.layers import dense
可以簡單地使用 .add(
) 來堆疊模型：
model.add(dense(units=
64, activation=
'relu'
, input_dim=
100)
)model.add(dense(units=
10, activation=
'softmax'))
在完成了模型的構建後, 可以使用 .
compile
() 來配置學習過程：
model.
compile
(loss=
'categorical_crossentropy'
,optimizer=
'sgd'
,metrics=
['accuracy'])
如果需要，你還可以進一步地配置你的優化器。keras 的核心原則是使事情變得相當簡單，
同時又允許使用者在需要的時候能夠進行完全的控制（終極的控制是源**的易擴充套件性）。
model.
compile
(loss=keras.losses.categorical_crossentropy,
optimizer=keras.optimizers.sgd(lr=
0.01
, momentum=
0.9, nesterov=
true))
# x_train 和 y_train 是 numpy 陣列 -- 就像在 scikit-learn api 中一樣。
model.fit(x_train, y_train, epochs=
5, batch_size=32)
或者，你可以手動地將批次的資料提供給模型：
model.train_on_batch(x_batch, y_batch)
只需一行**就能評估模型效能：
loss_and_metrics = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=
128)
或者對新的資料生成**：
classes = model.predict(x_test, batch_size=
128)
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