Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit、Theano 或 PlaidML 作为后端运行。
特点
- 它是一个接口，而非独立的机器学习框架。它提供了更高级别、更直观的抽象集，无论使用何种计算后端，用户都可以轻松地开发深度学习模型；
- 用户友好、模块化和可扩展性；
- 包含许多常用神经网络构建块的实现；
- 在 CPU 和 GPU 上无缝运行。
历史
- 2015 年，Keras 是 ONEIROS（开放式神经电子智能机器人操作系统）项目研究工作的部分产物，其主要作者和维护者是 Google 工程师 François Chollet，它也是 XCeption 深度神经网络模型的作者；
- 2017 年，Google 的 TensorFlow 团队决定在 TensorFlow 核心库中支持 Keras，Keras 成为第一个被添加到 TensorFlow 核心的高级别框架，Keras 从此成为 Tensorflow 的默认 API；
- 2017 年 3 月，Keras 迎来全新版本 Keras 2；
- 2017 年 6 月，微软发布了深度学习工具包 CNTK 的 2.0 版本，新版本增加了支持 Keras 的 CNTK 后端。
