Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它具有高度模块化、易于使用等特点，极大地降低了深度学习模型开发的门槛。
- 用户友好：Keras 具有简单直观的 API 设计，使得初学者能够快速上手搭建神经网络模型。例如，使用几行代码就可以构建一个简单的全连接神经网络用于图像分类任务。
- 模块化和可组合性：模型的各个组件（如层、损失函数、优化器等）都可以独立定义和组合，方便开发者根据具体需求灵活构建不同结构的模型。
- 易于扩展：可以方便地添加自定义的层、损失函数、评估指标等，以满足特定的研究或应用需求。
- 支持多种后端：Keras 可以运行在多个深度学习后端之上，如 TensorFlow、Theano 和 CNTK 。这使得它能够充分利用不同后端的优势，并且可以在不同的计算环境中灵活切换。
- 图像识别：可用于构建卷积神经网络（CNN）模型，进行图像分类、目标检测、图像分割等任务。例如在医学图像分析中，对 X 光、CT 等图像进行疾病诊断。
- 自然语言处理：能搭建循环神经网络（RNN）及其变体（如 LSTM、GRU）模型，处理文本分类、情感分析、机器翻译、文本生成等任务。比如对社交媒体上的文本进行情感倾向分析。
- 时间序列预测：通过构建合适的神经网络模型，对股票价格、天气数据、能源消耗等时间序列数据进行预测。
- 推荐系统：利用神经网络的强大表示能力，构建推荐模型，为用户推荐商品、电影、音乐等。
通常使用 Keras 构建和训练深度学习模型包含以下几个步骤：
- 定义模型：可以使用序贯模型（Sequential）或者函数式 API 来定义模型的结构。序贯模型适用于简单的线性堆叠模型，而函数式 API 则更灵活，可用于构建复杂的多输入多输出模型。
- 编译模型：指定模型的损失函数、优化器和评估指标。损失函数用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异，优化器用于更新模型的参数以最小化损失函数，评估指标用于评估模型的性能。
- 训练模型：将准备好的训练数据输入到模型中进行训练，通过多次迭代更新模型的参数。
- 评估模型：使用测试数据评估模型的性能，检查模型的泛化能力。
- 进行预测：使用训练好的模型对新的数据进行预测。
