扩写：Keras是一款高阶深度学习API可作为TensorFlow等深度学习后端的用户友好接口。它创立的初衷是为了建立一种更高层次的框架来简化深度学习的使用因此其具有以下优点：1用户友好性：提供一致且简单的API降低了用户的认知难度并提高使用体验。2模块化：网络层、损失函数、优化器和正则化方法可以自由组合并且可以方便地添加新模块。3可扩展性：使用Python描述模型编写新模块方便简单适合高级研究。

Keras是一种高级深度学习API，可作为TensorFlow、CNTK和Theano等深度学习后端的用户友好接口。它的设计初衷是为了建立一个更高层次的框架，以简化深度学习的使用，并且具有以下优点：

（1）用户友好性：Keras提供了一致而简单的API，降低了用户的认知难度并提高了使用体验。该API易于学习和使用，尤其适合初学者。

（2）模块化：Keras支持自由组合网络层、损失函数、优化器和正则化方法，并且可以方便地添加新模块。这种模块化的设计使得用户可以轻松构建不同的深度学习模型。

（3）可扩展性：Keras使用Python语言描述模型，编写新模块非常方便简单。这种可扩展性使得Keras适合高级研究，用户可以快速迭代设计和测试新模型。

（4）跨平台：Keras可以在多个硬件和软件平台上运行，包括CPU、GPU和TPU等多种硬件设备，使用方便灵活。Keras还支持多种操作系统，包括Windows、Linux和macOS等，使得用户可以在不同的平台上使用Keras。