Requirement already satisfied: keras in c:\users\11485\appdata\local\programs\python\python311\lib\site-packages (2.14.0)

Keras是一个用于构建和训练深度学习模型的高级神经网络库。它提供了简单易用的API，可以在多种深度学习框架（如TensorFlow、Theano和CNTK）之上运行。通过Keras，您可以快速构建各种类型的神经网络模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和深度强化学习模型。

在您提供的引用中，显示已经安装了Keras库。要使用Keras，您需要先导入它，然后可以使用其提供的函数和类来构建和训练模型。

以下是一个简单的示例，演示如何使用Keras构建一个简单的全连接神经网络模型：

import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 创建一个序列模型
model = Sequential()

# 添加输入层和隐藏层
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))

# 添加输出层
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)

# 评估模型
loss_and_metrics = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)

# 进行预测
classes = model.predict(x_test, batch_size=128)

上述代码创建了一个具有一个输入层、一个隐藏层和一个输出层的全连接神经网络模型。模型使用ReLU激活函数和softmax激活函数，并使用随机梯度下降（SGD）优化器进行训练。您可以根据自己的需求调整模型的结构和参数。