在Keras中处理文本数据可以使用文本预处理工具Tokenizer，它可以将文本转换成数字向量表示，然后可以通过Embedding层将这些向量输入到模型中进行训练。此外，还可以使用Embedding层、LSTM层、GRU层等来处理文本数据。处理图像数据可以使用Keras中的ImageDataGenerator类来进行数据增强和批量生成数据。然后可以使用卷积神经网络（CNN）来处理图像数据，例如使
在Keras中处理文本数据可以使用文本预处理工具Tokenizer，它可以将文本转换成数字向量表示，然后可以通过Embedding层将这些向量输入到模型中进行训练。此外，还可以使用Embedding层、LSTM层、GRU层等来处理文本数据。
处理图像数据可以使用Keras中的ImageDataGenerator类来进行数据增强和批量生成数据。然后可以使用卷积神经网络（CNN）来处理图像数据，例如使用Conv2D层、MaxPooling2D层、Flatten层等。另外，也可以使用预训练的模型如VGG、ResNet等进行迁移学习来处理图像数据。
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