Keras库函数:基于Tensorflow的高级深度学习API函数。

Keras是基于Tensorflow的高级深度学习API函数，提供方便的、简单的、高效的深度学习工具，支持快速建立深度神经网络。Keras的核心理念是使深度学习更加易用、易学、易扩展，是Tensorflow的高层次封装，简化了模型构建、训练和评估的流程。

Keras的特点主要包括以下几个方面：

1. 高度模块化：Keras的模板严格按照模块化设计来实现，每个模块都可以被分解成不同的文件或目录，每个模块都可以通过简单的导入指令引用。这种模块化设计可以方便用户对模板进行修改、扩展和维护。

2. 简洁易用：Keras提供了非常简单易懂的API，使得用户可以方便地建立深度神经网络模型，不需要很深的数学背景；同时Keras支持多种深度神经网络框架，除了Tensorflow还包括Theano、CNTK、MXNet等，从而让开发人员灵活选择。

3. 高效性：Keras使用输入张量和输出张量构建图，使用Keras API实现的模型可以在Tensorflow下被快速的优化和训练。

Keras提供了一系列高层次API函数，包括：

1.模型和层：Keras提供了丰富的模型和层函数，比如Sequential模型、Keras层（如全连接层、卷积层和循环层）等等，可用于组装深度神经网络模型。

2.损失函数和优化器：Keras提供大量可用于分类、回归和聚类等问题的损失函数，如均方误差、分类交叉熵等等。同时，Keras也提供了多种优化器，如SGD、Adam、Adagrad等等，用于优化深度神经网络模型。

3.评估和预测：Keras提供多种评估函数，比如准确率、精确率、召回率等等，用于评估深度神经网络模型的性能；同时，Keras还提供了预测函数，可以方便地对训练好的深度神经网络模型进行预测。

4.数据加载和处理：Keras提供了多种数据加载和处理函数，如图像数据处理函数、文本数据处理函数等，可以方便地预处理数据，并用于训练和测试深度神经网络模型。

总的来说，Keras作为Tensorflow的高层次封装，为深度学习开发人员提供了非常方便、简单、高效的深度学习工具，支持构建各种类型的深度神经网络模型，如卷积神经网络、递归神经网络、自编码器等等，为深度学习领域的研究和工程应用提供了巨大的帮助。