要在Keras中编译模型，可以使用模型对象的compile()方法。在compile()方法中，可以指定优化器（optimizer）、损失函数（loss function）和评价指标（metrics）。
以下是一个编译模型的示例代码：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# 创建一个简单的全连接神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
在上面的代码中，我们首先创建了一个简单的全连接神经网络模型，然后使用compile()方法编译了模型。在compile()方法中，我们指定了优化器为Adam，损失函数为交叉熵（categorical_crossentropy），评价指标为准确率（accuracy）。
一旦模型编译完成，就可以使用fit()方法来训练模型。
