框架。它提供了更高级别、更直观的抽象集，无论使用何种计算后端，用户都可以轻松地开发深度学习模型。微软也向Keras添加了CNTK后端，自CNTK v2.0开始。
特色.Keras包含许多常用神经网络构建块的实现，例如层、目标、激活函数、优化器和一系列工具，可以更轻松地处理图像和文本数据。其代码托管在GitHub上，社区支持论坛包括GitHub的问题页面和Slack通道。除标准神经网络外，Keras还支持卷积神经网络和循环神经网络。其他常见的实用公共层支持有Dropout、批量归