在Keras中，双括号语法通常用于指定输入数据的维度，特别是在使用Sequential模型和Functional API时。下面是一个具体的示例：

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

# 使用Sequential模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(10,)))  # 在此处使用双括号语法

# 使用Functional API
input_layer = Input(shape=(10,))
hidden_layer = Dense(64, activation='relu')(input_layer)  # 在此处使用双括号语法
output_layer = Dense(1, activation='sigmoid')(hidden_layer)

model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)

在上面的示例中，使用双括号语法指定了输入数据的维度。对于Sequential模型，input_shape参数接受一个元组，其中的唯一元素表示输入数据的形状。在Functional API中，输入层使用Input函数创建，然后使用双括号语法将输入层连接到其他层。

如果你不明白双括号语法的含义，可以参考以下几点解决方法：

1. 了解Keras模型的基本概念：Keras模型由一系列层组成，每个层接受输入数据并将其转换为更高层次的表示。通过理解Keras模型的基本组成部分，你将更容易理解双括号语法的含义。

2. 阅读Keras文档：Keras官方文档提供了丰富的资料和示例，可以帮助你理解和使用双括号语法。你可以查阅相关文档，特别是关于Sequential模型和Functional API的部分。

3. 参考示例代码：阅读和理解示例代码是学习任何编程库的有效方法。在示例代码中，仔细观察双括号语法的使用方式，以及它如何与其他部分的代码相互作用。

4. 寻求帮助：如果你遇到了具体的问题或困惑，可以在相关的编程论坛或社区上寻求帮助。其他有经验的开发者可能会给出解释或示例，以帮助你理解双括号语法的含义。

总之，理解Keras双括号语法的含义需要对Keras模型的基本概念有一定的了解，并结合阅读文档、示例代码和寻求帮助来加深理解。