要在Keras中編譯模型，可以使用模型對象的compile()方法。在compile()方法中，可以指定優化器（optimizer）、損失函數（loss function）和評價指標（metrics）。
以下是一個編譯模型的示例代碼：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# 創建一個簡單的全連接神經網絡模型
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
# 編譯模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
在上面的代碼中，我們首先創建了一個簡單的全連接神經網絡模型，然后使用compile()方法編譯了模型。在compile()方法中，我們指定了優化器為Adam，損失函數為交叉熵（categorical_crossentropy），評價指標為準確率（accuracy）。
一旦模型編譯完成，就可以使用fit()方法來訓練模型。
