Keras 是一個高級神經網絡 API，它能夠運行于 TensorFlow、CNTK 和 Theano 之上。它被廣泛應用于深度學習領域，尤其是圖像和語音處理方向。在使用 Keras 進行深度學習模型訓練時，另一個常見需求是將數據從數據庫中導入，下面我們將介紹如何使用 Keras 連接 MySQL 數據庫。

# 首先導入需要的庫
import mysql.connector
from keras.utils import np_utils
# 連接 MySQL 數據庫
conn = mysql.connector.connect(user='root', password='your_password', database='your_database', host='your_host')
cursor = conn.cursor()
# 查詢數據表
cursor.execute('SELECT * FROM `your_table_name`;')
results = cursor.fetchall()
# 處理數據
data = []
for row in results:
data.append(row)
data = np.array(data)
X = data[:, 0:4]
Y = data[:, 4]
# 數據預處理
X = X.astype('float32')
Y = Y.astype('int')
Y = np_utils.to_categorical(Y, num_classes=3)
# 關閉數據庫連接
cursor.close()
conn.close()

以上代碼中，我們首先使用 MySQL Connector 連接數據庫，然后查詢需要的數據表，將數據讀取到程序中。接著我們可以對這些數據進行處理，比如將 X、Y 分離開來，進行類型轉換、數據預處理等操作。最后，我們使用 close() 方法關閉數據庫連接，避免資源浪費。