Python中的Keras框架是什麼？
Keras是一個用於建立深度學習模型的高階API，它基於Python程式語言實現，並基於TensorFlow、Theano或CNTK等開源軟體庫，提供了一種簡單、快速創建深度學習模型的方法。
Keras是由Francois Chollet創建的，並在2015年首次發布，它的設計目標是讓深度學習技術更加易於使用，降低了深度學習框架的門檻，有助於使更多的開發者參與深度學習領域的研究和應用。
Keras的主要特點
1.高度的模組化
Keras的設計目標是使模型組織更加簡單和易於理解，它提供了一組模組化的API，可以快速創建各種模型結構，並且允許用戶自訂添加新模組。
2.易於擴展
Keras可讓您定義和擴展自己的網路層、損失函數、評估指標和訓練過程。它還提供了一組API，在TensorFlow、Theano和CNTK等不同後台之間進行切換。
3.簡易性
Keras使用Python編寫，Python是一種易於學習的程式語言，這使得Keras的程式碼易於閱讀和理解。與其他深度學習框架相比，Keras是一種更容易使用的框架。
4.高度的可移植性
Keras在不同類型的運算平台上都能夠正常運作，包括CPU、GPU和TPU等硬體設備，同時也支援多種作業系統，包括Windows、Linux和Mac等。
Keras的應用
Keras可以用於各種類型的深度學習任務，包括影像分類、影像分割、語音辨識、自然語言處理等。
在影像分類任務中，Keras可以用來訓練卷積神經網路(CNN)、循環神經網路(RNN)等模型，能夠在MNIST、CIFAR-10、Imagenet等資料集上表現出色。
在自然語言處理任務中，Keras可以用於訓練序列模型，如LSTM、GRU等模型，並在文字分類、序列標註等任務中取得優異的表現。
總的來說，Keras是一個非常流行的深度學習框架，可以快速建立和訓練各種模型，同時也是深度學習入門的好選擇。
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