名称“model”在Keras中未定义。

在Keras中，如果出现"名称'model'在Keras中未定义"的错误，可能是由于以下几个原因导致的：

1. 忘记导入Keras模型类：在使用Keras之前，需要导入相应的模型类。例如，如果要使用Sequential模型，需要从keras.models中导入Sequential类。确保你已经导入了所需的模型类。

from keras.models import Sequential

2. 拼写错误：请检查是否在代码中正确拼写了'model'。确保没有使用任何其他的名称来代替'model'。

3. Keras版本问题：如果你使用的是较旧的Keras版本，可能会导致一些问题。尝试升级到最新版本的Keras，以确保没有版本兼容性问题。

4. 重启Python内核：有时候，在导入新的库或更改代码后，需要重新启动Python内核才能使更改生效。尝试重新启动Python内核并运行代码。

以下是一个使用Sequential模型的简单示例，可以帮助你排除这个错误：

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

# 创建Sequential模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译和训练模型
model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 将数据拟合到模型中
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

请确保按照上述步骤检查和调试你的代码，以解决"名称'model'在Keras中未定义"的错误。