Keras是一个 用Python编写的深度学习框架，它提供了简洁且易于使用的接口，使得即便是初学者也能迅速上手，并快速构建和训练深度学习模型。Keras的核心特点是用户友好性、模块化和可扩展性，这使得它成为许多科研工作者、工程师和数据科学家的首选工具。

Keras可以作为TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit、Theano或PlaidML等深度学习库的上层，提供了更加简洁和易用的接口，使得用户可以更加方便地构建、训练和部署深度学习模型。从2.4版本开始，Keras只支持TensorFlow作为后端。

Keras已经高度模块化，支持现有的常见模型（如CNN、RNN等），并且建模过程相当方便快速，加快了开发速度。它包含了许多常用神经网络构建块的实现，如层、目标、激活函数、优化器和一系列工具，可以更轻松地处理图像和文本数据，以便简化深度神经网络领域的编程。

Keras原是作为ONEIROS（开放式神经电子智能机器人操作系统）项目研究工作的一部分而开发的，由Google工程师François Chollet开发和维护。在2015年，Keras分离成为了一个独立的开源的人工神经网络工具。它的最初版本以Theano为后台，设计理念参考了Torch，但完全由Python编写。

在Python的深度学习框架中，Keras无疑是一颗璀璨的明星。作为一个高层神经网络API，它提供了一个简洁且易于使用的接口，使得即便是初学者也能迅速上手，并快速构建和训练深度学习模型。

综上所述，Keras是一个功能强大且灵活的深度学习框架，适用于广泛的深度学习应用场景。