model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='rmsprop', metrics=['accuracy']) model.summary()

这两行代码分别用于编译模型和打印模型的概要信息。

首先，`model.compile` 方法用于编译模型，它接受几个参数来配置模型的训练过程。在这里，使用 `'categorical_crossentropy'` 作为损失函数，它适用于多分类问题，并且标签是以独热编码形式表示的。`'rmsprop'` 被指定为优化器，它是一种常用的优化器算法。`['accuracy']` 列表作为评估指标，这将在训练过程中输出模型的准确率。

接下来，`model.summary()` 用于打印模型的概要信息。该方法会输出模型的层次结构、参数数量以及每个层的输出形状。通过调用这个方法，可以查看模型的结构，以便更好地了解模型的组成和参数分布。