from keras.models import Model

`from keras.models import Model` 是导入 Keras 模型 API 中的 `Model` 类。该类可以用于定义任意的神经网络模型，包括多输入/输出模型、共享层模型等。

使用 `Model` 类定义模型通常需要先定义模型的输入和输出，然后将它们传递给 `Model` 类的构造函数。下面是一个简单的示例：

from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model

# 定义模型的输入和输出
inputs = Input(shape=(784,))
x = Dense(64, activation='relu')(inputs)
outputs = Dense(10, activation='softmax')(x)

# 创建模型
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

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

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test))

在上面的例子中，我们首先定义了模型的输入层 `inputs` 和输出层 `outputs`，然后将它们传递给 `Model` 类的构造函数创建模型。接着，我们编译模型并训练它。