導(dǎo)入所需的庫：首先導(dǎo)入需要使用的Keras庫，如layers、models等。
創(chuàng)建模型：使用Keras的Sequential模型或者Functional API創(chuàng)建模型，Sequential模型是一系列層的線性堆疊，而Functional API則更靈活，可以創(chuàng)建更復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu)。
添加層：在模型中添加各種不同類型的層，如全連接層（Dense）、卷積層（Conv2D）、池化層（MaxPooling2D）、循環(huán)層（LSTM）等。
編譯模型：配置模型的學(xué)習(xí)過程，包括選擇優(yōu)化器、損失函數(shù)和評估指標(biāo)。
訓(xùn)練模型：使用訓(xùn)練集來訓(xùn)練模型，使用fit()方法指定訓(xùn)練數(shù)據(jù)、訓(xùn)練次數(shù)（epochs）和批次大?。╞atch_size）等。
評估模型：使用測試集對模型進(jìn)行評估，使用evaluate()方法指定測試數(shù)據(jù)和評價(jià)指標(biāo)。
使用模型：使用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測或者推理。
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