Python深度学习框架通过多种方式增强了易用性，以下是一些关键的方法：
- 高级API和自动化工具：框架如TensorFlow和Keras提供了高级API，简化了模型构建和训练过程。例如，Keras允许用户通过几行代码定义模型结构，自动处理前向传播和反向传播。
- 动态图和静态图的结合：框架如PyTorch支持动态图，允许在训练过程中自由修改模型结构，而TensorFlow则提供了静态图，适合需要高效执行的场景。
- 丰富的文档和社区支持：所有主流框架都有详细的文档和活跃的社区，帮助用户快速解决问题。
- 可视化和调试工具：框架如TensorBoard提供了模型训练过程的可视化，帮助用户理解模型的行为和性能。
总之，Python深度学习框架通过提供高级API、动态图和静态图的结合、丰富的文档和社区支持、可视化和调试工具等多种方式，极大地增强了易用性，使得深度学习技术更加普及和易于访问。