多后端深度学习支持
同时支持TensorFlow、JAX和PyTorch作为计算后端，开发者可自由选择最适合的底层框架，无需修改代码即可在三大深度学习引擎间灵活切换。
全方位深度学习能力
从神经网络构建到模型部署，Keras为您的机器学习项目提供完整的开发解决方案
跨框架互操作性
实现真正的跨框架兼容性，一个Keras模型可在不同后端间无缝迁移。支持混合使用各框架的生态工具和预训练模型，最大化机器学习开发灵活性。
大规模模型训练
原生支持大语言模型(LLM)和复杂深度学习工作负载，提供模型并行、数据并行等分布式训练策略，轻松应对百亿参数级神经网络的训练需求。
高性能计算优化
相比单后端方案实现显著性能提升，自动图优化和XLA编译加速，让机器学习模型训练速度大幅提升，充分利用GPU和TPU算力资源。
简洁统一API设计
保持Keras一贯的用户友好理念，提供直观的Python神经网络构建接口。降低深度学习入门门槛，加速从研究原型到生产模型的开发流程。
生产级部署支持
支持将训练好的模型导出为TensorFlow SavedModel、ONNX等标准格式，兼容TensorFlow Serving、TorchServe等主流部署方案，确保机器学习模型顺利上线运行。
框架生态数据
用数据证明Keras在深度学习领域的领先地位
3+
支持后端框架
100K+
GitHub社区Star
2.5M+
全球开发者用户
3.0
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