经网络的配置变得更加简单，而不必考虑所在的框架。谷歌的TensorFlow目前支持Keras作为后端，而微软的CNTK也将在短时间内获得支持。
Keras的优点是对用户友好，易于上手，高度拓展，可以在CPU或GPU上无缝运行，完美兼容Theano和TensorFlow；缺点是不能有效地作为一个独立的框架使用。
CNTK
微软的CNTK（计算网络工具包）是一个用来增强模块化和保持计算网络分离的库，提供学习算法和模型描述。在需要大量服务器进行计算的情况下，CNTK可以同时利用多台服务器。据说CNTK在功能上接近谷歌的TensorFlow，但速度比对方要快一些。
CNTK的优点是高度灵活，允许分布式训练，支持C++、C#、Java和Python；缺点是由一种新的语言—NDL（网络描述语言）实现，缺乏可视化。
人工智能与大数据技术导论
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