keras 库的主要特点是什么？

Keras 是一个高级神经网络 API，用于构建和训练深度学习模型。它具有以下主要特点：

1. 易于使用：Keras 提供了简单直观的 API，使模型创建、调优和训练变得简单快捷。
2. 模块化：Keras以模块化的方式组织，不同的模块可以很容易地组合起来构建各种类型的神经网络模型。
3. 支持多个后端：Keras 可以在多个深度学习框架的后端上运行，包括 TensorFlow、Theano 和 CNTK。这允许用户根据自己的喜好选择最合适的后端。
4. 可扩展性：Keras提供了丰富的工具和接口来支持用户定义的层、损失函数、优化器和评估指标，以便可以定制模型来构建和训练。
5. 并行计算支持：Keras支持多个GPU上的并行计算，以加速模型训练过程。
6. 丰富的文档声明和社区支持：Keras 提供详细的文档和示例，以及一个活跃的社区，用户可以在其中交流和分享经验。
7. 跨平台：Keras可以运行在Windows、Linux、macOS等多种操作系统上，方便用户在不同环境下使用。
8. 高性能：Keras内部采用高效的数值计算库，具有高性能和计算效率。