关于Keras的说法中，________是正确的。
A: 与Tensorflow一样，Keras是一个多层神经网络开发包，只是它的语法更简单、使用更方便
B: Keras是专门用来构建CNN序贯模型的神经网络开发包，不能构建其它神经网络
C: 使用Keras构建的神经网络模型必须经过编译（Compile）之后，才能输入数据进行训练
D: Keras可以作为Tensorflow的后端使用
A: 与Tensorflow一样，Keras是一个多层神经网络开发包，只是它的语法更简单、使用更方便
B: Keras是专门用来构建CNN序贯模型的神经网络开发包，不能构建其它神经网络
C: 使用Keras构建的神经网络模型必须经过编译（Compile）之后，才能输入数据进行训练
D: Keras可以作为Tensorflow的后端使用
举一反三
- 下列关于Keras的描述，错误的______。 A: Keras能够离开TensorFlow等后端引擎，独立工作 B: Keras支持神经网络和深度学习领域的主流算法 C: Keras支持多操作系统下的多GPU并行计算 D: Keras可作为TensorFlow等深度学习库的前端
- 利用keras构建卷积神经网络模型时主要涉及的步骤为,载入数据,对该数据预处理,构建Sequential模型,构建神经网络和全连接层,利用____函数进行编译,利用____函数训练模型,最后进行模型的评估和对新数据的预测。
- TensorFlow2.0的keras.preprocessing的作用是（） A: keras数据处理工具 B: keras内置优化器 C: keras模型部署工具 D: Keras生成模型工具
- Keras中model.summary（）是用来打印网络概况的方法。
- Keras并非简单的神经网络库,而是一个基于Theano的强大的深度学习库,利用它不仅仅可以搭建普通的神经网络,还可以搭建各种深度学习模型,如自编码器、循环神经网络、递归神经网络、卷积神经网络等等