Keras的主要特点有哪些
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简单易用:Keras提供了简单而直观的API,使得用户可以很容易地构建、训练和部署深度学习模型。
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灵活性:Keras支持多种深度学习框架作为后端,包括TensorFlow、CNTK和Theano,用户可以根据自己的需求选择合适的后端。
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高度模块化:Keras提供了一系列模块化的层和模型,用户可以很容易地组合这些模块来构建自己的深度学习模型。
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易于扩展:Keras提供了丰富的扩展功能,用户可以很容易地编写自定义层、损失函数和评估指标。
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支持多种数据格式:Keras支持多种常见的数据格式,包括Numpy数组、Pandas数据框和图像数据等。
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大量的示例和文档:Keras提供了大量的示例代码和文档,用户可以很容易地学习和使用Keras构建深度学习模型。
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