在Keras中處理文本數據可以使用文本預處理工具Tokenizer，它可以將文本轉換成數字向量表示，然后可以通過Embedding層將這些向量輸入到模型中進行訓練。此外，還可以使用Embedding層、LSTM層、GRU層等來處理文本數據。
處理圖像數據可以使用Keras中的ImageDataGenerator類來進行數據增強和批量生成數據。然后可以使用卷積神經網絡（CNN）來處理圖像數據，例如使用Conv2D層、MaxPooling2D層、Flatten層等。另外，也可以使用預訓練的模型如VGG、ResNet等進行遷移學習來處理圖像數據。
