Keras是一種高級神經網絡庫，它建立在低級庫（如TensorFlow或Theano）之上，提供了簡潔易用的API。以下是Keras的優點和缺點：
優點：
- 簡單易用：Keras提供了簡潔易懂的API，使得構建和訓練神經網絡變得更加簡單和直觀。
- 高度模塊化：Keras的模型可以通過簡單地堆疊層來構建，并且可以輕松地添加和刪除層。這種模塊化的結構使得對神經網絡進行實驗和修改變得更加容易。
- 多后端支持：Keras支持多個低級庫，如TensorFlow、Theano和CNTK。這意味著開發者可以根據自己的喜好或需求選擇底層庫，而不必擔心重寫代碼。
- 社區支持：由于Keras是一個非常受歡迎的庫，有一個龐大的社區支持。這使得開發者可以從社區中獲取指導、解決問題和共享代碼。
缺點：
- 低級功能限制：由于Keras是一個高級庫，它提供了許多高級功能和抽象，但有時可能會限制一些低級操作的實現。對于需要更多自定義的操作或調優的任務，可能需要使用底層庫來獲得更大的靈活性。
- 性能問題：盡管Keras通過構建在低級庫之上來提供高級抽象，但這可能會犧牲一些性能。與直接使用低級庫相比，Keras可能會慢一些。這對于對性能要求非常高的任務可能是一個問題。
- 不適合大規模分布式訓練：由于Keras的設計目標是簡單易用，它可能不適用于大規模分布式訓練。對于需要在多個機器或集群上進行訓練的任務，可能需要使用更底層的庫來獲得更好的性能和可擴展性。
