Keras采用模块化设计，提供直观的接口，使研究人员和工程师能够快速实现从简单的全连接网络到复杂的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等各种模型。损失函数则衡量模型预测值与真实值之间的差距，是模型优化的目标。通过遵循这些步骤和最佳实践，开发者可以高效地利用TensorFlow和Keras构建、训练和部署各种深度学习模型，从简单的概念验证到复杂的生产级应用。fit方法返回一个History