Некоторые преимущества использования tf.keras для построения моделей глубокого обучения:

• Удобство. 3 Библиотека упрощает создание и настройку моделей. 3 Функции и инструменты имеют понятные названия, поэтому код легко читается. 3
• Модульность. 3 Типовые слои нейронных сетей, функции и схемы представлены в виде уже готовых «элементов». 3 Разработчик собирает из них модель, как в конструкторе. 3
• Расширяемость. 3 Функциональность библиотеки можно расширять с помощью пользовательских модулей. 3 У библиотеки открытый исходный код, поэтому её можно модифицировать под собственные задачи. 3
• Высокая скорость работы. 3 Разработчик быстрее создаёт функционирующую модель, обучает и запускает её. 3 Библиотека быстро развёртывает и собирает модели. 3
• Поддержка разных движков. 4 Keras предлагает поддержку нескольких бэкенд-движков, включая Tensorflow, Theano и CNTK. 4 Любой из них может быть выбран на основе требований проекта. 4