python中的keras框架是什么？
Keras是一个用于构建深度学习模型的高级API，它基于Python编程语言实现，并基于TensorFlow、Theano或CNTK等开源软件库，提供了一种简单、快速创建深度学习模型的方法。
Keras是由Francois Chollet创建的，并在2015年首次发布，它的设计目标是让深度学习技术更加易于使用，降低了深度学习框架的门槛，有助于使更多的开发者参与到深度学习领域的研究和应用中。
Keras的主要特点
1.高度的模块化
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Keras的设计目标是使模型组织更加简单和易于理解，它提供了一组模块化的API，可以快速创建各种模型结构，并且允许用户自定义添加新模块。
2.易于扩展
Keras允许您定义和扩展自己的网络层、损失函数、评估指标和训练过程。它还提供了一组API，在TensorFlow、Theano和CNTK等不同后台之间进行切换。
3.简易性
技术上面应用了三层结构，AJAX框架，URL重写等基础的开发。并用了动软的代码生成器及数据访问类，加进了一些自己用到的小功能，算是整理了一些自己的操作类。系统设计上面说不出用什么模式，大体设计是后台分两级分类，设置好一级之后，再设置二级并选择栏目类型，如内容，列表，上传文件，新窗口等。这样就可以生成无限多个二级分类，也就是网站栏目。对于扩展性来说，如果有新的需求可以直接加一个栏目类型并新加功能操作
Keras使用Python编写，Python是一种易于学习的编程语言，这使得Keras的代码易于阅读和理解。与其他深度学习框架相比，Keras是一种更易于使用的框架。
4.高度的可移植性
Keras在不同类型的计算平台上都能够正常工作，包括CPU、GPU和TPU等硬件设备，同时也支持多种操作系统，包括Windows、Linux和Mac等。
Keras的应用
Keras可以用于各种类型的深度学习任务，包括图像分类、图像分割、语音识别、自然语言处理等。
在图像分类任务中，Keras可以用于训练卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等模型，能够在MNIST、CIFAR-10、Imagenet等数据集上表现出色。
在自然语言处理任务中，Keras可以用于训练序列模型，如LSTM、GRU等模型，并在文本分类、序列标注等任务中取得优异的性能。
总的来说，Keras是一个非常流行的深度学习框架，可以快速构建和训练各种模型，同时也是深度学习入门的好选择。
