PHP Keras是一個基于PHP的機器學習框架，用于構建和訓練深度神經網絡。它提供了用于創建和訓練各種神經網絡的簡單且強大的API。PHP Keras由美國麻省理工學院開發的深度學習框架Keras的PHP版本。Keras是一個Python中流行的深度學習框架。

PHP Keras提供了一個高級的抽象層，可以讓開發者更加快捷地構建深度學習模型。比如，以下代碼可以創建一個簡單的多層感知機分類模型。

use PHPKeras\Sequential;
use PHPKeras\Layers\Dense;
$model = new Sequential();
$model->add(new Dense(64, ['input_shape' =>[784]]));
$model->add(new Dense(10, ['activation' =>'softmax']));
$model->compile([
'loss' =>'categorical_crossentropy',
'optimizer' =>'sgd',
'metrics' =>['accuracy']
]);

上述代碼中，Sequential類表示一個由一系列層組成的模型。Dense是一個全連接層，它的第一個參數表示該層的輸出維度，第二個參數包含了一個'mnist'示例數據集的輸入維度。

這個模型的最后一層是一個輸出有10個神經元的全連接層，并使用softmax函數進行激活，預測輸出分類。模型被編譯為一個分類器，損失使用分類交叉熵，使用Stochastic Gradient Descent優化器進行優化，并計算模型精度的度量指標。

然后，我們可以使用這個模型來訓練一個手寫數字識別任務的神經網絡。例如，以下代碼將訓練MNIST數據集的模型，這是一組手寫數字圖像。

use PHPKeras\Datasets\MNIST;
use PHPKeras\Utils\ToCategorical;
$dataset = new MNIST();
$dataset->load();
$xTrain = $dataset->getTrainImages();
$yTrain = $dataset->getTrainLabels();
$toCategorical = new ToCategorical(10);
$yTrain = $toCategorical->transform($yTrain);
$model->fit($xTrain, $yTrain, [
'epochs' =>5,
'batch_size' =>128,
'verbose' =>1
]);

在上述代碼中，MNIST類加載了MNIST數據集。ToCategorical類將類標簽轉換為二進制類矩陣。

然后，我們使用fit()方法訓練了模型。'epochs'參數表示我們把整個數據集訓練5次，'batch_size'定義了我們在一次迭代中所使用的訓練數據batch的大小。

我們可以使用predict()方法對新的數據進行預測。

$xTest = $dataset->getTestImages();
$yTest = $dataset->getTestLabels();
$yTest = $toCategorical->transform($yTest);
$scores = $model->evaluate($xTest, $yTest);
print_r($scores);

上述代碼中，我們加載了測試數據集，然后使用evaluate()方法評估模型關于測試數據的性能。模型的評價指標和訓練時一樣，也使用了損失函數和精度度量函數。

總的來說，PHP Keras是一個非常強大的工具，讓PHP開發者也能夠在自己的環境中使用深度學習。對于需要構建和訓練神經網絡的PHP開發者來說，它是一個非常有用的工具。