使用Keras庫可以在Python上構建和訓練深度學習模型。以下是使用Keras的基本步驟：

1. 安裝Keras庫：使用pip命令安裝Keras庫。在終端或命令提示符中運行以下命令：pip install keras

2. 導入Keras庫：在Python腳本中導入Keras庫，使用以下代碼：import keras

3. 構建模型：使用Keras的Sequential模型類可以構建一個順序模型，即層按順序堆疊的模型。例如，可以使用以下代碼創建一個簡單的神經網絡模型：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

4. 編譯模型：在訓練模型之前，需要使用compile方法來配置模型的學習過程。例如，可以使用以下代碼編譯上述模型：

model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer='sgd',
              metrics=['accuracy'])

5. 訓練模型：使用fit方法來訓練模型，即將輸入數據和對應的標簽傳遞給模型，然后進行反向傳播和參數更新。例如，可以使用以下代碼訓練模型：

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

6. 評估模型：使用evaluate方法來評估模型的性能。例如，可以使用以下代碼評估模型：

loss_and_metrics = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)

7. 使用模型：訓練完模型后，可以使用predict方法來進行預測。例如，可以使用以下代碼對新樣本進行預測：

classes = model.predict(x_new)

以上是使用Keras構建和訓練模型的基本步驟。根據具體任務的不同，還可以使用更多的Keras功能和層來構建更復雜的模型。