咦？修但幾咧，我們不是正要學習TensorFlow嗎，吖怎麼突然跑出一個新的名詞，會不會是我跑錯棚了...？請留步啊各位，其實這個Keras可說是和TensorFlow息息相關哦，這個小章節就讓我稍微向大家分享一下什麼是Keras。

• Keras的簡介：

  Keras是一款用Python編寫而成的開源神經網路庫，也可以說是開放的高階深度學習程式庫，能搭配TensorFlow、Theano等運作，其設計目的是希望快速實現深度神經網路，它的主要作者也同時是Google的工程師曾說道，Keras被認為是一個介面，而不是獨立的機器學習框架，讓用戶可以運用當中提供的工具輕鬆開發深度學習模型。

• Keras的優點：

  既然我們有了TensorFlow，為何還要用Keras呢？那是因為Keras已經將訓練模型的輸入層、隱藏層、輸出層建好架構，只需插入所需的參數或函式即可，因此可使用最少的程式碼，花費最少的時間，就完成深度學習模型的建構，開始進行訓練，修正誤差，並拿去做應用和預測。相較之下，TensorFlow屬於低階的程式庫，雖然能夠達到更細緻更精準的模型，但是需要付出大量的時間成本，設計更多複雜的程式碼。

• Keras的運作：

  Keras僅處理深度學習模型的建立、訓練、預測等，然而底層的運算，如張量（矩陣）運算，則是交給「後端引擎」（backend engine）做配合，目前可支援的後端引擎主要有TensorFlow及Theano。

• Keras的特色：

  1. 已有基本雛型，具備友善的使用介面、模組化設計、可擴充性。
  2. 內建多種類神經網路架構（像是CNN、RNN），方便運用。
  3. 程式碼較簡潔較有可讀性，同時也容易做修改與維護。
  4. 有說明有範例，即使是初學者也能從學習中逐漸上手。

• 參考資料：
  TensorFlow+Keras深度學習人工智慧實務應用 — 林大貴著
  https://keras.io/
  https://zh.wikipedia.org/wiki/Keras
  https://medium.com/chiukevin0321/tensorflow%E8%88%87keras%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E4%BB%8B%E7%B4%B9-621352fc7150