1. Merge層

Merge層主要是用來合併多個model的，例子如下：

from keras.layers import Merge,Dense
from keras.models import Sequential
first_model=Sequential()
first_model.add(Dense(3,input_dim=5))
second_model=Sequential()
second_model.add(Dense(4,input_dim=4))
merged=Merge(layers=[first_model,second_model],mode='concat')
model=Sequential()
model.add(merged)
model.add(Dense(3))
 

2. GPU呼叫

TensorFlow做為後端時，會自動呼叫GPU，但使用Theano時，需要手動載入。
幫助文件：http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/getting_started/FAQ/#GPU中給出了三種呼叫GPU的方式，前兩種未測試是否可用（不方便），第三種經測試判斷不可用。因為在匯入theano時，裝置就已固定，無法更改，所以需在匯入前更改裝置。解決方式：

import os    
os.environ['THEANO_FLAGS'] = "device=gpu1"    
import theano

3. keras快速開始

4. 若干常見問題

參考：http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/getting_started/FAQ/
- 如何引用Keras？
- 如何使Keras呼叫GPU？
- 如何儲存Keras模型？
- 為什麼訓練誤差(loss)比測試誤差高很多？
- 如何觀察中間層的輸出？
- 如何利用Keras處理超過機器記憶體的資料集？
- 當驗證集的loss不再下降時，如何中斷訓練？
- 驗證集是如何從訓練集中分割出來的？
- 訓練資料在訓練時會被隨機洗亂嗎？
- 如何在每個epoch後記錄訓練/測試的loss和正確率？
- 如何使用狀態RNN（statful RNN）？
- 如何使用Keras進行分散式/多GPU運算？