簡單易用：Keras提供了簡單而直觀的API，使得用戶可以很容易地構建、訓練和部署深度學習模型。
靈活性：Keras支持多種深度學習框架作為后端，包括TensorFlow、CNTK和Theano，用戶可以根據自己的需求選擇合適的后端。
高度模塊化：Keras提供了一系列模塊化的層和模型，用戶可以很容易地組合這些模塊來構建自己的深度學習模型。
易于擴展：Keras提供了豐富的擴展功能，用戶可以很容易地編寫自定義層、損失函數和評估指標。
支持多種數據格式：Keras支持多種常見的數據格式，包括Numpy數組、Pandas數據框和圖像數據等。
大量的示例和文檔：Keras提供了大量的示例代碼和文檔，用戶可以很容易地學習和使用Keras構建深度學習模型。
