Keras 是一種用于構建神經網絡模型的高級深度學習框架，具有以下優點和缺點：
優點：
- 簡單易用：Keras 提供了簡潔的 API，使得用戶可以輕松地構建、訓練和測試神經網絡模型，不需要深入了解底層實現細節。
- 靈活性：Keras 支持多種深度學習模型，包括序貫式模型、函數式模型和子類化模型，用戶可以根據需求選擇適合的模型類型。
- 支持多種深度學習框架：Keras 可以在 TensorFlow、Theano 和 Microsoft Cognitive Toolkit 等多種深度學習框架上運行，用戶可以根據需求選擇合適的后端引擎。
- 社區支持：Keras 擁有龐大的用戶社區和開發者社區，用戶可以通過閱讀文檔、參與討論和查看示例代碼等方式獲取幫助和支持。
- 可擴展性：Keras 提供了豐富的層和模型接口，用戶可以輕松地自定義和擴展模型，實現更加復雜的神經網絡結構。
缺點：
- 性能相對較低：與 TensorFlow 和 PyTorch 等底層深度學習框架相比，Keras 的性能可能較低，特別是在處理大規模數據和復雜模型時。
- 功能相對有限：Keras 雖然提供了簡單易用的 API，但在某些高級功能和特性上可能不如 TensorFlow 和 PyTorch 等深度學習框架。
- 自定義性受限：雖然 Keras 提供了豐富的層和模型接口，但在某些情況下用戶可能需要自定義更加復雜的神經網絡結構，此時可能會受到一定的限制。
