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：
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