Keras是一個高級神經網絡API，它是建立在底層深度學習框架（如TensorFlow、Theano等）之上的。其工作原理主要分為以下幾個步驟：
定義模型結構：通過Keras的API，用戶可以定義神經網絡模型的結構，包括各層的類型、參數設置等。
編譯模型：在定義完成模型結構后，需要通過調用compile方法編譯模型。在編譯過程中，用戶可以指定損失函數、優化器、評估指標等。
訓練模型：通過調用fit方法，用戶可以將數據輸入模型中進行訓練。在訓練過程中，模型會根據損失函數和優化器進行參數更新。
評估模型：在模型訓練完成后，用戶可以通過調用evaluate方法對模型進行評估，得到模型的性能指標。
使用模型：訓練完成的模型可以用于預測新的數據。通過調用predict方法，用戶可以用訓練好的模型對新數據進行預測。
總的來說，Keras提供了一個簡潔、易用的API，使用戶可以方便地構建、訓練和評估神經網絡模型。其底層的深度學習框架負責實際的計算和優化過程。
