Keras 是一个高级神经网络 API，最初由 François Chollet 开发，并于2015年被集成到 TensorFlow 生态系统中。后来，Keras 还实现了对其他深度学习框架的支持，包括 Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 和 Theano。以下是 Keras 的主要特点和功能：1.    简单易用：Keras 提供了简单而直观的 API，使得用户可以快速上手并开始构建深度学习模型。它的设计理念是“用户友好、模块化、易于扩展”，使得用户可以更加轻松地实现自己的想法。2.    模块化和灵活性：Keras 的模块化设计使得用户可以轻松地构建各种类型的神经网络模型，包括序列模型、函数式 API 和子类化 API。这种灵活性使得用户可以根据自己的需求选择合适的模型结构。3.    支持多种后端引擎：Keras 支持多种深度学习后端引擎，包括 TensorFlow、CNTK 和 Theano。这意味着用户可以在不同的硬件和环境中灵活地选择和切换后端引擎。4.    内置模型和层：Keras 提供了丰富的内置模型和层，包括全连接层、卷积层、循环层、池化层等，使得用户可以快速构建和训练各种类型的神经网络模型。5.    模型评估和调优：Keras 提供了丰富的模型评估和调优工具，包括模型编译、模型训练、模型评估等，帮助用户评估模型的性能，并选择最佳的超参数和模型配置。6.    开源和社区支持：Keras 是一个开源项目，拥有庞大的开发者社区和丰富的文档资源，用户可以在社区中获取支持、分享经验，还可以参与到 Keras 的开发和贡献中来。总的来说，Keras 是一个简单易用、灵活性高、功能丰富的深度学习 API，被广泛应用于各种领域，包括计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。随着 Keras 的不断发展和壮大，它已经成为了深度学习领域的一个重要工具和资源。