Keras 是一种用于构建神经网络模型的高级深度学习框架，具有以下优点和缺点：
优点：
- 简单易用：Keras 提供了简洁的 API，使得用户可以轻松地构建、训练和测试神经网络模型，不需要深入了解底层实现细节。
- 灵活性：Keras 支持多种深度学习模型，包括序贯式模型、函数式模型和子类化模型，用户可以根据需求选择适合的模型类型。
- 支持多种深度学习框架：Keras 可以在 TensorFlow、Theano 和 Microsoft Cognitive Toolkit 等多种深度学习框架上运行，用户可以根据需求选择合适的后端引擎。
- 社区支持：Keras 拥有庞大的用户社区和开发者社区，用户可以通过阅读文档、参与讨论和查看示例代码等方式获取帮助和支持。
- 可扩展性：Keras 提供了丰富的层和模型接口，用户可以轻松地自定义和扩展模型，实现更加复杂的神经网络结构。
缺点：
- 性能相对较低：与 TensorFlow 和 PyTorch 等底层深度学习框架相比，Keras 的性能可能较低，特别是在处理大规模数据和复杂模型时。
- 功能相对有限：Keras 虽然提供了简单易用的 API，但在某些高级功能和特性上可能不如 TensorFlow 和 PyTorch 等深度学习框架。
- 自定义性受限：虽然 Keras 提供了丰富的层和模型接口，但在某些情况下用户可能需要自定义更加复杂的神经网络结构，此时可能会受到一定的限制。
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