Keras中主要的模型是Sequential模型，Sequential是一系列网络层按顺序构成的栈。
Sequential模型如下
fromkeras.modelsimportSequentialmodel = Sequential()
将一些网络层通过.add()堆叠起来，就构成了一个模型：
fromkeras.layersimportDense, Activationmodel.add(Dense(units=64, input_dim=100))model.add(Activation("relu"))model.add(Dense(units=10))model.add(Activation("softmax"))
完成模型的搭建后，我们需要使用.compile()方法来编译模型：
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])
编译模型时必须指明损失函数和优化器，如果你需要的话，也可以自己定制损失函数。Keras的一个核心理念就是简明易用，同时保证用户对Keras的绝对控制力度，用户可以根据自己的需要定制自己的模型、网络层，甚至修改源代码。
fromkeras.optimizersimportSGDmodel.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=SGD(lr=0.01, momentum=0.9, nesterov=True))
完成模型编译后，我们在训练数据上按batch进行一定次数的迭代来训练网络
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)
当然，我们也可以手动将一个个batch的数据送入网络中训练，这时候需要使用：
model.train_on_batch(x_batch, y_batch)
随后，我们可以使用一行代码对我们的模型进行评估，看看模型的指标是否满足我们的要求：
loss_and_metrics = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)
或者，我们可以使用我们的模型，对新的数据进行预测：
classes = model.predict(x_test, batch_size=128)
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