在 Keras 中，如何定义和添加模型层？

在Keras中，定义和添加模型层非常直观和灵活。Keras提供了一套高级API，让你能够快速构建神经网络模型。以下是一些基本步骤：

1. **导入库**:
首先，确保已经安装了`keras`库，如果还没有，可以通过`pip install keras`安装。

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

2. **创建Sequential模型**:
Keras中的主要模型类型是`Sequential`，它是一个线性的、分层的结构，适合于浅层或简单的网络。

model = keras.Sequential()

3. **定义层**:
使用`.add()`方法添加层到序列中。例如，如果你想要添加一个全连接层（Dense），你可以这样做：

model.add(keras.layers.Dense(units=64, activation='relu', input_dim=784))  # 对于图像数据，input_dim通常为像素数

这里的参数解释：
- `units`: 输出节点的数量（神经元数量）
- `activation`: 激活函数，如'relu'表示ReLU激活
- `input_dim`: 输入维度（对于非图像数据，可能就是特征的数量）

4. **添加更多层**:
可以根据需求添加更多的层，比如另一个全连接层、池化层、卷积层等：

model.add(keras.layers.Dense(units=32, activation='relu'))
model.add(keras.layers.Dense(units=10, activation='softmax'))  # 输出层，假设我们有10个类别

5. **编译模型**:
在训练模型之前，需要使用`.compile()`方法指定损失函数、优化器和评估指标：

model.compile(loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(),
              optimizer=keras.optimizers.Adam(),
              metrics=['accuracy'])

6. **训练模型**:
使用`.fit()`方法训练模型：

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

7. **预测**:
完成训练后，可以使用`.predict()`方法进行预测：

predictions = model.predict(new_data)