python from tensorflow import keras接下来，我们需要定义我们的模型。我们可以使用Keras提供的预先构建的层，例如全连接层、卷积层、池化层等等。以下是一个简单的模型定义：
python
model = keras.Sequential([
keras.layers.Dense(64, activation="relu", input_shape=(784,)),
keras.layers.Dense(10, activation="softmax")
])
这个模型有两个层：一个全连接层和一个softmax层。全连接层有64个神经元，激活函数是ReLU。输入是一个大小为784的向量。softmax层有10个神经元，激活函数是softmax。
接下来，我们需要编译我们的模型。我们需要指定损失函数、优化器和评估指标。以下是一个简单的编译步骤：
python
model.compile(optimizer="adam",
loss="sparse_categorical_crossentropy",
metrics=["accuracy"])
这个模型使用adam优化器和稀疏分类交叉熵损失函数。评估指标是准确性。
现在，我们可以训练我们的模型。我们需要指定训练数据、标签、批量大小和训练周期数。以下是一个简单的训练步骤：
python model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, batch_size=32)这个模型使用训练数据train_images和train_labels进行训练，每个批次大小是32，训练周期数为10。 最后，我们可以使用我们的模型进行预测。我们需要指定测试数据并调用predict函数。以下是一个简单的预测步骤：
python
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print("Test accuracy:", test_acc)
这个模型使用测试数据test_images和test_labels进行预测，输出测试准确性。
总之，Keras是一个在TensorFlow之上构建的高级神经网络API。使用Keras，我们可以轻松地构建和训练神经网络。在本文中，我们讨论了Keras的基本编程技术，包括模型定义、编译、训练和预测。
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