本文介绍了如何在Python中使用Keras库进行深度学习。通过一个简单的全连接神经网络模型示例，展示了从安装Keras到构建、编译、训练和评估模型的完整过程。Keras的易用性使得深度学习模型的搭建变得高效且直观。
在Python中，Keras是一个流行的深度学习库，它提供了一个高级的神经网络API，使得构建和训练深度学习模型变得更加简单。本文将介绍如何使用Keras模块进行深度学习，并提供相应的Python代码示例。
首先，确保你已经安装了Keras库。你可以使用以下命令通过pip安装Keras：
pip install keras
一旦安装完成，我们就可以开始使用Keras构建深度学习模型了。下面是一个简单的示例，演示如何使用Keras构建一个基本的全连接神经网络模型：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# 创建一个Sequential模型
model = Sequential(
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