Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，旨在简化深度学习模型的构建和实验过程。它最初是为了研究人员快速进行实验而开发的，但其易用性和灵活性使其成为广泛使用的深度学习框架之一。
Keras可以运行在多个后端之上，包括TensorFlow、CNTK和Theano。这些后端提供了底层计算支持，而Keras则提供了一种高层次的接口，使得用户能够以较少的代码实现复杂的神经网络模型。此外，Keras还支持GPU和CPU，这使得它在资源有限的环境中也能高效运行。
Keras的设计原则是实现快速迭代和实验。它提供了一套简洁且一致的API，尽量减少用户操作的数量，从而减轻认知负荷。这种设计使得Keras非常适合原型设计和研究项目，因为它允许开发者从概念到结果的快速转换。
尽管Keras在快速原型设计方面表现出色，但对于需要高级设置或长期项目的大型模型，可能需要考虑其他框架如PyTorch。然而，Keras仍然是许多初创项目和研究机构（如NASA和CERN）的重要工具，并被集成到TensorFlow的tf.keras模块中。
总之，Keras是一个强大且易于使用的深度学习库，它通过提供简洁的API和多后端支持，帮助开发者快速构建和训练各种类型的深度学习模型
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