在Keras中，可以使用compile()方法来编译模型并指定优化器和损失函数。以下是一个示例代码：
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from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# 创建一个简单的Sequential模型
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
# 编译模型并指定优化器和损失函数
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
在上面的代码中，我们通过compile()方法指定了优化器为adam，损失函数为categorical_crossentropy，并将准确率作为评估指标。然后使用fit()方法训练模型。
除了adam优化器和categorical_crossentropy损失函数之外，Keras还支持其他优化器和损失函数，可以根据具体需求进行选择。
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