首先，需要明确一点，Pycharm是一款针对Python语言的开发工具，而Keras是一种高级的神经网络API，因此在使用Keras时需要在Pycharm项目中正确配置环境。

以下是一份完整的攻略：

1. 确认Keras已经安装完毕并且在Pycharm中正确配置Keras

在Pycharm中，正确配置Keras是使用Keras的前提条件。你需要确认Keras已经被安装，并且在Pycharm项目中正确配置了Keras。可以使用以下命令确认是否安装Keras：

pip show keras

如果Keras已经正确安装，会在控制台中看到Keras的版本信息。

2. 确认已经正确导入Keras相关模块

在Pycharm中，如果导入Keras相关模块出现报错无法自动补全不能find reference，需要确认是否已经正确导入了相关模块。可以使用以下方式导入Keras模块：

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

如果导入仍然出现问题，可以通过检查环境变量、重新安装Keras，检查代码中的拼写错误等方式解决问题。

示例1：使用Keras创建神经网络

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

# 创建一个序贯模型
model = Sequential()

# 增加输入层和隐藏层
model.add(Dense(units=64, input_dim=100))

# 添加输出层
model.add(Dense(units=10))

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

在这个示例中，首先导入了Keras相关模块，然后使用Sequential()函数创建了一个序贯模型，增加了输入层、隐藏层和输出层，并设置了模型的优化器和损失函数。

示例2：使用Keras进行图像分类

from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Flatten
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.utils import to_categorical

# 加载MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 对数据进行预处理
x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 28, 28, 1)
x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 28, 28, 1)
x_train = x_train.astype('float32')
x_test = x_test.astype('float32')
x_train /= 255
x_test /= 255
y_train = to_categorical(y_train, 10)
y_test = to_categorical(y_test, 10)

# 创建一个模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

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

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)

# 评估模型
score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=32)
print(score)

在这个示例中，首先导入了MNIST数据集和Keras相关模块，然后对数据进行预处理，创建了一个卷积神经网络模型，并设置了模型的优化器、损失函数以及评估指标，最后通过训练和评估来验证模型的准确性。

本文链接：http://task.lmcjl.com/news/15085.html