本文介绍了如何使用 Keras 高级接口进行深度学习实践，包括 TensorFlow 和 Keras 的安装，模型构建、编译，数据集准备，模型训练、评估和预测。通过示例展示了从构建多层感知器模型到应用 MNIST 数据集的全过程。
深度学习技术在近年来取得了巨大的突破，成为解决各种复杂问题的重要工具。TensorFlow 是一种广泛应用于深度学习领域的开源框架，而 Keras 是一个基于 TensorFlow 的高层神经网络 API，以其易用性和灵活性而受到广大开发者的喜爱。本文将介绍深度学习算法实践中使用 Keras 高级接口的相关内容，并提供相应的源代码示例。
一、安装 TensorFlow 和 Keras
首先，我们需要安装 TensorFlow 和 Keras 库。可以使用 pip 包管理器执行以下命令进行安装：
pip install tensorflow
pip install keras
二、构建深度学习模型
在使用 Keras 进行深度学习实践之前，我们需要构建一个模型。Keras 提供了多种类型的模型，包括序列模型（Sequential Model）和函数式模型（Functional Model）。下面是一个简单的例子，展示了如何使用 Sequential 模型构建一个多层感知器（Multilayer Perceptron）：
from keras.models 
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