在Keras中，可以直接将numpy数组作为输入传递给模型的方法。Keras会自动将numpy数组转换为张量，并将其用作模型的输入。
以下是一个使用numpy数组作为输入的示例：
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# 创建一个简单的模型
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
# 创建一个输入numpy数组
x_train = np.random.random((1000, 100))
y_train = np.random.randint(10, size=(1000,))
# 编译和训练模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
在上述示例中，x_train和y_train是numpy数组，它们分别作为训练数据和目标标签传递给fit方法。
上述示例中的模型假设输入是100维的向量，输出是10个类别的分类问题。
