Keras是一個高級深度學習庫，它提供了一個易于使用的接口來構建和訓練深度學習模型。Keras是基于TensorFlow、Theano或CNTK等底層計算庫構建的。以下是Keras的模塊結構的介紹：

1. 簡介

Keras是一個開源的深度學習庫，由Fran?ois Chollet于2015年創建。Keras的目標是提供一個簡單、靈活且易于使用的接口，以便用戶可以快速構建和訓練深度學習模型。Keras支持多種深度學習框架，如TensorFlow、Theano和CNTK。

2. 安裝

要使用Keras，首先需要安裝它。Keras可以通過pip或conda進行安裝。以下是安裝Keras的步驟：

1. 安裝Python：Keras需要Python 3.5-3.8版本。
2. 安裝TensorFlow或Theano：Keras需要一個后端計算庫。TensorFlow是推薦的選擇。
3. 安裝Keras：使用pip或conda安裝Keras。
4. 核心概念

在使用Keras之前，需要了解一些核心概念，包括：

1. 模型（Model）：模型是Keras中的基本單元，用于定義和訓練深度學習模型。
2. 層（Layer）：層是模型的構建塊，用于定義模型中的單個操作。
3. 激活函數（Activation Function）：激活函數用于在神經網絡中引入非線性。
4. 損失函數（Loss Function）：損失函數用于衡量模型預測與真實標簽之間的差異。
5. 優化器（Optimizer）：優化器用于更新模型的權重，以最小化損失函數。
6. 模型構建

Keras提供了兩種模型構建方式：順序模型（Sequential Model）和函數式API（Functional API）。

1. 順序模型：順序模型是一種線性堆疊的模型構建方式，適用于簡單的神經網絡結構。
2. 函數式API：函數式API提供了更靈活的模型構建方式，適用于復雜的神經網絡結構。
3. 層

Keras提供了多種類型的層，包括：

1. 密集層（Dense Layer）：用于構建全連接的神經網絡層。
2. 卷積層（Convolutional Layer）：用于處理圖像數據的卷積操作。
3. 池化層（Pooling Layer）：用于降低特征圖的維度，減少計算量。
4. 循環層（Recurrent Layer）：用于處理序列數據的循環神經網絡層。
5. 歸一化層（Normalization Layer）：用于對輸入數據進行歸一化處理。
6. 激活函數

Keras提供了多種激活函數，包括：

1. ReLU（Rectified Linear Unit）：一種常用的激活函數，用于引入非線性。
2. Sigmoid：用于二分類問題的激活函數。
3. Tanh：雙曲正切激活函數，用于引入非線性。
4. Softmax：用于多分類問題的激活函數。
5. 損失函數

Keras提供了多種損失函數，包括：

1. 均方誤差（Mean Squared Error）：用于回歸問題。
2. 交叉熵（Categorical Crossentropy）：用于多分類問題。
3. 二元交叉熵（Binary Crossentropy）：用于二分類問題。
4. 優化器

Keras提供了多種優化器，包括：

1. SGD（Stochastic Gradient Descent）：隨機梯度下降優化器。
2. Adam：自適應矩估計優化器。
3. RMSprop：均方根傳播優化器。
4. 回調函數

Keras提供了多種回調函數，用于在訓練過程中執行特定的操作，如保存模型、提前停止訓練等。常見的回調函數包括：

1. ModelCheckpoint：用于在訓練過程中保存模型。
2. EarlyStopping：用于提前停止訓練，以防止過擬合。
3. ReduceLROnPlateau：在訓練過程中減少學習率。
4. 數據預處理

Keras提供了數據預處理工具，用于對輸入數據進行預處理，包括：

1. ImageDataGenerator：用于圖像數據的預處理。
2. Sequence：用于序列數據的預處理。
3. 模型評估與預測

Keras提供了模型評估和預測的方法，包括：

1. evaluate：用于評估模型的性能。
2. predict：用于對新數據進行預測。
3. 模型保存與加載

Keras提供了模型保存和加載的方法，以便在訓練完成后保存模型，并在需要時加載模型進行預測或繼續訓練。

以下是一個使用Keras構建和訓練簡單神經網絡的示例：

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

# 創建順序模型
model = Sequential()

# 添加層
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(100,)))
model.add