PHP Keras是一个基于PHP的机器学习框架，用于构建和训练深度神经网络。它提供了用于创建和训练各种神经网络的简单且强大的API。PHP Keras由美国麻省理工学院开发的深度学习框架Keras的PHP版本。Keras是一个Python中流行的深度学习框架。

PHP Keras提供了一个高级的抽象层，可以让开发者更加快捷地构建深度学习模型。比如，以下代码可以创建一个简单的多层感知机分类模型。

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']
]);

上述代码中，Sequential类表示一个由一系列层组成的模型。Dense是一个全连接层，它的第一个参数表示该层的输出维度，第二个参数包含了一个'mnist'示例数据集的输入维度。

这个模型的最后一层是一个输出有10个神经元的全连接层，并使用softmax函数进行激活，预测输出分类。模型被编译为一个分类器，损失使用分类交叉熵，使用Stochastic Gradient Descent优化器进行优化，并计算模型精度的度量指标。

然后，我们可以使用这个模型来训练一个手写数字识别任务的神经网络。例如，以下代码将训练MNIST数据集的模型，这是一组手写数字图像。

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
]);

在上述代码中，MNIST类加载了MNIST数据集。ToCategorical类将类标签转换为二进制类矩阵。

然后，我们使用fit()方法训练了模型。'epochs'参数表示我们把整个数据集训练5次，'batch_size'定义了我们在一次迭代中所使用的训练数据batch的大小。

我们可以使用predict()方法对新的数据进行预测。

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

上述代码中，我们加载了测试数据集，然后使用evaluate()方法评估模型关于测试数据的性能。模型的评价指标和训练时一样，也使用了损失函数和精度度量函数。

总的来说，PHP Keras是一个非常强大的工具，让PHP开发者也能够在自己的环境中使用深度学习。对于需要构建和训练神经网络的PHP开发者来说，它是一个非常有用的工具。