即使在编译调用之后，Keras模型也会要求编译

Keras是一个开源的深度学习框架，它提供了一种高级API，可以方便地构建和训练神经网络模型。Keras模型在编译和调用之后，仍然需要进行编译操作。

编译是指在训练模型之前配置模型的学习过程。在Keras中，通过调用模型的compile()函数来完成编译操作。compile()函数接受三个主要参数：优化器（optimizer）、损失函数（loss）和评估指标（metrics）。

优化器决定了模型如何进行参数的更新，常用的优化器有随机梯度下降（SGD）、Adam等。损失函数衡量了模型的预测结果与真实值之间的差距，根据具体任务选择合适的损失函数，例如均方误差（MSE）、交叉熵（cross entropy）等。评估指标用于评估模型的性能，常见的评估指标有准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）等。

编译完成后，Keras模型可以通过调用fit()函数进行训练。训练完成后，模型可以通过调用predict()函数进行预测。

Keras模型的编译操作是为了配置模型的训练过程，使其具有一定的优化能力和评估指标。编译操作可以提高模型的训练效率和性能，并且使模型更易于使用和部署。

腾讯云提供了云计算服务，其中与深度学习相关的产品包括AI引擎、AI推理服务和AI训练平台。这些产品提供了丰富的工具和资源，可以帮助用户在云端快速构建、训练和部署深度学习模型。具体的产品介绍和链接如下：

1. 腾讯云AI引擎：提供了基于深度学习的图像识别、语音识别、自然语言处理等功能，帮助用户快速实现人工智能应用。了解更多：腾讯云AI引擎
2. 腾讯云AI推理服务：提供了高性能的深度学习推理服务，用户可以将训练好的模型部署到腾讯云上进行推理。了解更多：腾讯云AI推理服务
3. 腾讯云AI训练平台：提供了全流程的深度学习训练平台，包括数据准备、模型训练、模型评估等环节，帮助用户高效地完成深度学习模型的训练任务。了解更多：腾讯云AI训练平台

通过以上腾讯云产品，用户可以在云端轻松进行深度学习模型的编译、训练和推理，提高开发效率和模型性能。