要編譯Keras模型，可以使用compile方法。在compile方法中，您需要指定優化器（如Adam或SGD）、損失函數（如mean_squared_error或categorical_crossentropy）和評估指標（如accuracy或`mse）。
以下是一個示例代碼，演示如何編譯一個簡單的Keras模型：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# 創建一個簡單的Sequential模型
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
# 編譯模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
在上面的示例中，我們首先創建了一個簡單的Sequential模型，然后使用compile方法編譯了這個模型。我們指定了Adam優化器，categorical_crossentropy損失函數和accuracy評估指標。
一旦模型編譯完成，您就可以使用fit方法來訓練模型，并使用evaluate方法來評估模型的性能。
