为什么选择 Keras？

• Keras 是为人类而非机器设计的 API。: 它提供一致且简单的 API，它将常见用例所需的用户操作数量降至最低，并且在用户错误时提供清晰和可操作的反馈。

• 这使 Keras 易于学习和使用。作为 Keras 用户，你的工作效率更高，能够比竞争对手更快地尝试更多创意，从而帮助你赢得机器学习竞赛。

Keras 被工业界和学术界广泛采用

截至 2018 年中期，Keras 拥有超过 250,000 名个人用户。与其他任何深度学习框架相比，Keras 在行业和研究领域的应用率更高（除 TensorFlow 之外，且 Keras API 是 TensorFlow 的官方前端，通过 模块使用）。

您已经不断与使用 Keras 构建的功能进行交互 - 它在 Netflix, Uber, Yelp, Instacart, Zocdoc, Square 等众多网站上使用。它尤其受以深度学习作为产品核心的创业公司的欢迎。

Keras也是深度学习研究人员的最爱，在上载到预印本服务器 的科学论文中被提及的次数位居第二。Keras 还被大型科学组织的研究人员采用，特别是 CERN 和 NASA。

与任何其他深度学习框架相比，你的 Keras 模型可以在更广泛的平台上轻松部署：

• 在 iOS 上，通过 Apple’s CoreML（苹果为 Keras 提供官方支持）。这里有一个。
• 在 Android 上，通过 TensorFlow Android runtime，例如：Not Hotdog app。
• 在浏览器中，通过 GPU 加速的 JavaScript 运行时，例如： 和 WebDNN。
• 在 Google Cloud 上，通过 。
• 在 Python webapp 后端（比如 Flask app）中。
• 在 JVM 上，通过 。
• 在 Raspberry Pi 树莓派上。

Keras 支持多个后端引擎，不会将你锁定到一个生态系统中

• 谷歌的 TensorFlow 后端
• Theano 后端

亚马逊也正在为 Keras 开发 MXNet 后端。

如此一来，你的 Keras 模型可以在 CPU 之外的不同硬件平台上训练：

• NVIDIA GPU
• ，通过 TensorFlow 后端和 Google Cloud
• OpenCL 支持的 GPU, 比如 AMD, 通过 PlaidML Keras 后端

• Keras 。
• 优步的 Horovod 对 Keras 模型拥有一流的支持。
• Keras 模型 并在 Google Cloud 的 GPU 集群上训练。
• Keras 可以在 Spark（通过 CERN 的 ）和 Elephas 上运行。

Keras 的发展得到深度学习生态系统中的关键公司的支持

Keras 的开发主要由谷歌支持，Keras API 以 的形式包装在 TensorFlow 中。此外，微软维护着 Keras 的 CNTK 后端。亚马逊 AWS 正在开发 MXNet 支持。其他提供支持的公司包括 NVIDIA、优步、苹果（通过 CoreML）等。