使用Keras运行程序的基本步骤如下：
安装Keras库
如果你还没有安装Keras，可以使用pip命令进行安装：
```bash
pip install keras
```
导入Keras库
在你的Python脚本中导入Keras库：
```python
from tensorflow import keras
```
构建模型
使用Keras的`Sequential`模型类可以构建一个顺序模型，即层按顺序堆叠的模型。例如：
```python
model = keras.Sequential（[
Dense（128, activation='relu', input_shape=（784,））, 784个输入特征
Dense（10, activation='softmax'） 10个输出类别
]）
```
编译模型
在训练模型之前，需要使用`compile`方法来配置模型的学习过程。例如：
```python
model.compile（optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']）
```
训练模型
使用`fit`方法来训练模型，即将输入数据和对应的标签传递给模型，然后进行反向传播和参数更新。例如：
```python
model.fit（x_train, y_train, epochs=2）
```
评估模型
使用`evaluate`方法来评估模型的性能，即将测试数据输入模型并获取评估结果。例如：
```python
scores = model.evaluate（x_test, y_test, verbose=0）
print（"Test loss:", scores）
print（"Test accuracy:", scores）
```
保存模型 （可选）：如果你想保存训练好的模型，可以使用`save`方法。例如：
```python
model.save（'my_model.h5'）
```
建议
选择合适的后端：
Keras支持多种后端（TensorFlow, Theano, CNTK），你可以根据需求选择合适的后端。通常情况下，使用TensorFlow作为后端是最常见的做法。
GPU加速：如果你有GPU并且希望加速计算，可以安装TensorFlow的GPU版本，并确保你的环境配置正确（如安装CUDA和cuDNN）。
数据预处理：在训练模型之前，通常需要对数据进行预处理，例如归一化、分割训练和测试数据等。
通过以上步骤，你就可以使用Keras搭建和训练一个简单的神经网络模型了。
