導入所需的庫：首先導入需要使用的Keras庫，如layers、models等。
創建模型：使用Keras的Sequential模型或者Functional API創建模型，Sequential模型是一系列層的線性堆疊，而Functional API則更靈活，可以創建更復雜的模型結構。
添加層：在模型中添加各種不同類型的層，如全連接層（Dense）、卷積層（Conv2D）、池化層（MaxPooling2D）、循環層（LSTM）等。
編譯模型：配置模型的學習過程，包括選擇優化器、損失函數和評估指標。
訓練模型：使用訓練集來訓練模型，使用fit()方法指定訓練數據、訓練次數（epochs）和批次大?。╞atch_size）等。
評估模型：使用測試集對模型進行評估，使用evaluate()方法指定測試數據和評價指標。
使用模型：使用訓練好的模型進行預測或者推理。
