官网：https://keras.io/

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。Keras 是一个开源的神经网络库，它能够运行在 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 之上。它是由纯 Python 编写而成，能够以 TensorFlow 作为后端。

Keras 的设计哲学是用户友好、模块化、易于扩展。它能够支持快速实验，并且能够以最小的样板代码快速实现深度学习的想法。Keras 特别适合那些需要快速迭代原型的研究人员和那些希望在生产环境中快速部署模型的工程师。

以下是一些关于 Keras 的关键点：

1. 简单性：Keras 提供了一致且简单的 API，使得模型构建变得直观。

2. 灵活性：Keras 允许用户轻松自定义模型，并且可以轻松地在不同的框架之间迁移。

3. 强大的功能：Keras 支持多种深度学习模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。

4. 高性能：通过与 TensorFlow 和 JAX 的集成，Keras 能够利用 XLA 编译器来加速模型的训练和推理。

5. 易于部署：Keras 模型可以轻松部署到服务器、移动设备、浏览器和嵌入式设备上。

6. 文档和社区支持：Keras 提供了详尽的文档和活跃的社区支持，帮助开发者更快地上手和解决问题。

7. 跨框架兼容性：Keras 可以与 JAX、TensorFlow 和 PyTorch 一起工作，使得模型可以在不同的框架之间迁移。

8. 大规模计算支持：Keras 能够扩展到大型 GPU 集群或整个 TPU Pod。

9. 科研支持：Keras 被全球许多科研组织使用，包括 CERN、NASA 和 NIH。

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