导入所需的库：首先导入需要使用的Keras库，如layers、models等。
创建模型：使用Keras的Sequential模型或者Functional API创建模型，Sequential模型是一系列层的线性堆叠，而Functional API则更灵活，可以创建更复杂的模型结构。
添加层：在模型中添加各种不同类型的层，如全连接层（Dense）、卷积层（Conv2D）、池化层（MaxPooling2D）、循环层（LSTM）等。
编译模型：配置模型的学习过程，包括选择优化器、损失函数和评估指标。
训练模型：使用训练集来训练模型，使用fit()方法指定训练数据、训练次数（epochs）和批次大小（batch_size）等。
评估模型：使用测试集对模型进行评估，使用evaluate()方法指定测试数据和评价指标。
使用模型：使用训练好的模型进行预测或者推理。
