Keras，models.add()缺少1个必需的位置参数：'layer‘

Keras是一个开源的深度学习框架，它提供了一个高级的、用户友好的API，用于构建和训练神经网络模型。Keras可以作为TensorFlow等底层深度学习框架的前端，简化了模型构建和训练的过程。

在Keras中，我们可以使用models.add()方法来向模型中添加层。然而，根据提供的问答内容，models.add()方法缺少了一个必需的位置参数：'layer'。这意味着我们需要在add()方法中提供一个层对象作为参数。

层是神经网络的基本构建块，它们接收输入数据并对其进行转换。在Keras中，我们可以使用不同类型的层来构建模型，例如全连接层、卷积层、池化层等。

下面是一个示例，展示如何使用Keras中的models.add()方法来添加一个全连接层：

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

# 创建一个Sequential模型
model = Sequential()

# 添加一个全连接层
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))

# 添加其他层...

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])

在上面的示例中，我们首先导入了Sequential和Dense类。然后，我们创建了一个Sequential模型，并使用add()方法向模型中添加了一个全连接层。这个全连接层具有64个神经元，激活函数为ReLU，并且输入维度为100。最后，我们编译了模型，指定了损失函数、优化器和评估指标。

对于Keras中的其他层和参数，你可以参考Keras官方文档来了解更多信息：Keras官方文档

腾讯云提供了一系列与深度学习和神经网络相关的产品和服务，例如腾讯云AI Lab、腾讯云AI智能图像、腾讯云AI智能语音等。你可以在腾讯云官方网站上找到更多关于这些产品的详细信息和文档。