Keras是一个用于深度学习的高层次API，同时也是一种可扩展的深度学习框架。它提供了一个简单的方法来快速构建和训练深度学习模型。在许多情况下，我们需要使用Keras进行开发和训练深度学习模型。Docker是一个流行的开源容器化平台，它可以让你在不同的环境中轻松地运行应用程序。这篇文章将介绍如何在Docker容器中安装和使用Keras。

首先，我们需要在本地安装Docker并启动。然后，我们可以选择下载一个Keras Docker镜像，如下所示：

docker pull tensorflow/tensorflow:latest-py3-jupyter

上述命令将下载最新版本的Tensorflow Docker镜像，并绑定Jupyter笔记本，其中已经包含Keras。

接下来我们需要启动一个Keras Docker容器，在该容器中，我们可以使用Keras而无需在本地安装它。通过以下命令，我们可以轻松地启动一个新的Docker容器：

docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-py3-jupyter

当我们在终端运行该命令时，它将启动一个Docker容器，并在我们的本地主机上保留TCP端口8888以与容器进行通信。一旦Docker容器启动并准备就绪，我们将能够使用以下URL通过浏览器访问Jupyter笔记本：http://localhost:8888。

在容器中，我们可以打开一个终端并运行以下代码来安装Keras：

pip install keras

一旦我们安装了Keras，我们可以在代码中直接引用它：

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

所以，这是如何在Docker容器中使用Keras来构建和训练深度学习模型的简单步骤。我们可以使用Docker容器来避免在本地安装依赖项，减少开发和部署的难度。尝试使用Docker容器并享受更好的深度学习开发体验！