В чем заключаются преимущества использования tf.keras для построения моделей глубокого обучения?

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

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