Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库,它可以作为Tensorflow、Microsoft-CNTK和Theano的高阶应用程序接口,使得深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化变得更为简单。Keras在代码结构上采用面向对象的方法编写,具有完全模块化的特点,并且可扩展性强。其运行机制和说明文档在设计时充分考虑了用户体验和使用难度,致力于简化复杂算法的实现过程。

Keras支持现代人工智能领域的主流算法,包括前馈结构和递归结构的神经网络,也可以通过封装参与构建统计学习模型。在硬件和开发环境方面,Keras兼容多操作系统,并能利用多GPU进行并行计算。根据后台设置,Keras可以轻松地转化为Tensorflow、Microsoft-CNTK等系统下的组件。

Keras的主要特点包括简单易用、模块化设计、支持多后端、快速原型设计以及大量的文档和教程支持。这些特点使得Keras成为深度学习领域的一个流行选择,广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等多个领域。

此外,Keras的架构可以分为Keras核心和Keras后端两个部分。Keras核心提供了高级API,如Sequential和Functional API,用于构建和训练神经网络模型。而Keras后端则是底层库,提供了一些低级API,如张量操作、自动微分等功能。
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