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Keras是一个高级神经网络API，它可以在TensorFlow、Microsoft CNTK和Theano之上运行。Keras的核心数据结构是模型，它是一种组合模块的方式，用于构建神经网络。其中最重要的模块是Layer，它是一种可以将输入映射到输出的数据处理单元。

1. Layer的作用：Layer是Keras模型的基本构建块，它可以将输入映射到输出，并且可以学习参数来改善模型的性能。

2. Layer的类型：Keras提供了大量不同类型的Layer，包括Dense，Convolutional，Recurrent，Pooling等。

3. Layer的使用：Layer可以通过Keras的Sequential模型或者Functional API来添加到模型中。

4. Layer的代码示例：是一个使用Keras Sequential模型添加一个Dense Layer的示例代码：

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Dense

model = Sequential()

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

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