Keras中實現CNN的方法是使用Conv2D層來構建卷積神經網絡。Conv2D層會對輸入的二維圖像數據進行卷積操作,通過設置濾波器的數量、大小和步長等參數來提取特征。在構建CNN模型時,通常會在Conv2D層之后添加池化層、扁平化層和全連接層等來構建完整的神經網絡結構。通過編寫這些層的堆疊,可以設計出不同結構的CNN模型來解決圖像識別、分類和其他視覺任務。