model.compile(optimizer='adam',loss='categorical_crossentropy',metrics='acc')

这是一个Keras模型编译的例子。在深度学习中，编译（compile）是指将模型的结构、优化器和损失函数等配置起来，为训练做好准备。具体来说，`compile`函数用于设置模型的优化器、损失函数和评价指标等。下面是这个函数中的几个参数的解释：

- `optimizer`：优化器，用于控制模型的学习过程。常用的优化器有Adam、SGD等。这里指定了Adam优化器。
- `loss`：损失函数，用于衡量模型预测值与真实值之间的差距。常用的损失函数有均方误差损失、交叉熵损失等。这里指定了交叉熵损失函数。
- `metrics`：评价指标，用于评估训练过程中模型的性能。常用的评价指标有准确率、精确率、召回率等。这里指定了准确率作为评价指标。

具体的代码实现如下：

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

# 创建一个Sequential模型
model = Sequential()

# 添加一些层
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

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

在这个例子中，我们创建了一个Sequential模型，并添加了两个全连接层。然后，我们使用`compile`函数编译模型，指定了Adam优化器、交叉熵损失函数和准确率评价指标。