Keras是一個易于使用的深度學習庫，可以用來處理各種不同的深度學習任務。以下是一些常見的深度學習任務和Keras如何處理它們的示例：
圖像分類：Keras提供了一些預訓練的模型，如VGG、ResNet和Inception等，可以用于圖像分類任務。你可以使用這些模型或者自己訓練一個新的模型來進行圖像分類。
目標檢測：Keras提供了一些流行的目標檢測模型，如YOLO、Faster R-CNN和SSD等。你可以使用這些模型來檢測圖像中的目標，并進行定位和分類。
圖像分割：Keras也提供了一些圖像分割模型，如U-Net和Mask R-CNN等。這些模型可以將圖像分割成不同的區域，并為每個區域分配一個標簽。
文本分類：Keras可以用來構建文本分類模型，如遞歸神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）和卷積神經網絡（CNN）等。這些模型可以用于分析和分類文本數據。
序列生成：Keras也支持序列生成任務，如語言模型和機器翻譯。你可以使用RNN或者Transformer等模型來生成序列數據。
總的來說，Keras提供了豐富的工具和模型來處理各種不同的深度學習任務。你可以根據自己的需求選擇合適的模型和工具來構建和訓練深度學習模型。
