keras.layers.core.Dense ( units, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, bias_constraint=None  )

2、Conv2D （卷积层）

keras.layers.convolutional.Conv2D(filters, kernel_size, strides=(1,1), padding='valid', data_format=None, dilation_rate=(1,1),activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None,bias_constraint=None, input_shape = (rows,cols,channels) )

keras.layers.pooling.MaxPooling2D( pool_size=(2, 2), strides=None, padding='valid', data_format=None )

4、Embedding（嵌入层）

keras.layers.embeddings.Embedding( input_dim, output_dim, embeddings_initializer='uniform', embeddings_regularizer=None, activity_regularizer=None, embeddings_constraint=None, mask_zero=False, input_length=None)

关于embeding作用的详细介绍：http://spaces.ac.cn/archives/4122/

比如说我的测试：[ batch，200 ]的训练数据 ，数据类型为int型 最大不超过4000。期望的输出为[ batch，32*200 ](其中32含义是每个int或者单词id转换成32维的词向量)。

model.add( Embedding(input_dim=4000, output_dim=32,input_length=200) )  #生成中间矩阵大小为[batch,200,32]
model.add( Flatten() )

5、LSTM (长短时记忆)

keras.layers.recurrent.LSTM(units, activation='tanh', recurrent_activation='hard_sigmoid', use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', recurrent_initializer='orthogonal', bias_initializer='zeros', unit_forget_bias=True, kernel_regularizer=None, recurrent_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, recurrent_constraint=None, bias_constraint=None, dropout=0.0, recurrent_dropout=0.0)

9、compile（编译模型）

model.compile(optimizer, loss, metrics=None, sample_weight_mode=None)

编译用来配置模型的学习过程，其参数有
optimizer：字符串（预定义优化器名）或优化器对象，参考优化器 
loss：字符串（预定义损失函数名）或目标函数，参考损失函数
metrics：列表，包含评估模型在训练和测试时的网络性能的指标，典型用法是metrics=['accuracy']
sample_weight_mode：如果你需要按时间步为样本赋权（2D权矩阵），将该值设为“temporal”。默认为“None”，代表按样本赋权（1D权）。在下面fit函数的解释中有相关的参考内容。
kwargs：使用TensorFlow作为后端请忽略该参数，若使用Theano作为后端，kwargs的值将会传递给 K.function

如实例：

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

10、fit

fit(self, x, y, batch_size=32, epochs=10, verbose=1, callbacks=None, validation_split=0.0,validation_data=None, shuffle=True, class_weight=None, sample_weight=None, initial_epoch=0 )

x：输入数据。如果模型只有一个输入，那么x的类型是numpy array，如果模型有多个输入，那么x的类型应当为list，list的元素是对应于各个输入的numpy array

sample_weight：权值的numpy array，用于在训练时调整损失函数（仅用于训练）。可以传递一个1D的与样本等长的向量用于对样本进行1对1的加权，或者在面对时序数据时，传递一个的形式为（samples，sequence_length）的矩阵来为每个时间步上的样本赋不同的权。这种情况下请确定在编译模型时添加了sample_weight_mode='temporal'。