Keras的主要特点有哪些

简单易用：Keras提供了简单而直观的api，使得用户可以很容易地构建、训练和部署深度学习模型。

灵活性：Keras支持多种深度学习框架作为后端，包括Tensorflow、CNTK和Theano，用户可以根据自己的需求选择合适的后端。

高度模块化：Keras提供了一系列模块化的层和模型，用户可以很容易地组合这些模块来构建自己的深度学习模型。

易于扩展：Keras提供了丰富的扩展功能，用户可以很容易地编写自定义层、损失函数和评估指标。

支持多种数据格式：Keras支持多种常见的数据格式，包括Numpy数组、pandas数据框和图像数据等。

大量的示例和文档：Keras提供了大量的示例代码和文档，用户可以很容易地学习和使用Keras构建深度学习模型。