訓練Keras模型通常涉及以下步驟：
準備數據：首先，需要準備訓練數據和測試數據。數據通常以numpy數組的形式傳遞給模型。
構建模型：使用Keras庫中的不同層和模型來構建神經網絡模型。可以選擇不同的層類型，如全連接層、卷積層、池化層等來構建模型。
編譯模型：在訓練模型之前，需要編譯模型。在編譯過程中，需要選擇優化器、損失函數以及評估指標。
訓練模型：使用訓練數據對模型進行訓練。可以通過調用模型的fit()方法來訓練模型，并指定訓練的批次大小和訓練的輪數。
評估模型：在訓練完成后，可以使用測試數據對模型進行評估。可以通過調用模型的evaluate()方法來評估模型的性能。
預測：最后，可以使用訓練好的模型對新的數據進行預測。可以通過調用模型的predict()方法來進行預測。
通過這些步驟，可以訓練Keras模型并使用其進行預測。
