要编译Keras模型，可以使用compile方法。在compile方法中，您需要指定优化器（如Adam或SGD）、损失函数（如mean_squared_error或categorical_crossentropy）和评估指标（如accuracy或`mse）。
以下是一个示例代码，演示如何编译一个简单的Keras模型：
云服务器
物理服务器
虚拟主机
跨境电商服务器from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# 创建一个简单的Sequential模型
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
在上面的示例中，我们首先创建了一个简单的Sequential模型，然后使用compile方法编译了这个模型。我们指定了Adam优化器，categorical_crossentropy损失函数和accuracy评估指标。
一旦模型编译完成，您就可以使用fit方法来训练模型，并使用evaluate方法来评估模型的性能。
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