在Keras中使用回调函数可以通过在模型训练时传入回调函数的列表来实现。回调函数是在训练过程中的特定时刻被调用的函数，可以用来实现一些功能，比如保存模型、动态调整学习率、可视化训练过程等。
以下是一个简单的示例，展示了如何在Keras中使用回调函数：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.callbacks import ModelCheckpoint
# 创建一个简单的Sequential模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 定义一个回调函数，用来保存模型的权重
checkpoint = ModelCheckpoint(filepath='weights.{epoch:02d}-{val_loss:.2f}.hdf5',
monitor='val_loss', save_best_only=True)
# 模型训练，并传入回调函数的列表
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_val, y_val), callbacks=[checkpoint])
在上面的示例中，我们定义了一个ModelCheckpoint回调函数，用来保存模型的权重。在模型训练时，我们将这个回调函数传入callbacks参数中，这样在每个epoch结束时，如果验证集的损失值有改善，就会保存模型的权重。
除了ModelCheckpoint回调函数，Keras还提供了许多其他内置的回调函数，比如EarlyStopping、TensorBoard等，可以根据具体的需求选择合适的回调函数来使用。
