在TensorFlow中，Keras是一個高級的深度學習API，它提供了一種簡單且直觀的方式來構建和訓練深度學習模型。使用Keras構建深度學習模型非常簡單，以下是一個簡單的示例：
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
# 創建一個序列模型
model = tf.keras.Sequential()
# 添加一個全連接層
model.add(layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)))
# 添加一個Dropout層
model.add(layers.Dropout(0.2))
# 添加一個輸出層
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))
# 編譯模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 訓練模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
# 評估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
# 進行預測
predictions = model.predict(x_test)
在上面的示例中，我們首先創建了一個序列模型，然后通過model.add()方法添加不同的層，最后編譯模型并進行訓練、評估和預測。
總的來說，使用Keras構建深度學習模型非常簡單且直觀，適合新手和有經驗的用戶。Keras提供了豐富的層和激活函數選擇，同時也支持自定義網絡結構和損失函數。
