117笔记问答Keras 是一个高级神经网络 API，它可以运行在多个深度学习框架上，其中包括 TensorFlow。TensorFlow 是一个开源的深度学习框架，它提供了很多低级别的操作和功能，用于构建和训练神经网络模型。
Keras 和 TensorFlow 的关系是，Keras 可以作为 TensorFlow 的前端接口，通过 Keras 可以使用 TensorFlow 的底层功能。事实上，Keras 在 TensorFlow 2.0 版本中成为了 TensorFlow 的默认高级 API，并且由 TensorFlow 团队进行维护。这意味着使用 TensorFlow 2.0 及以后的版本时，可以直接通过导入 tf.keras 使用 Keras。
两者的区别主要有以下几点：
- 简易性：Keras 设计的初衷是提供一种易于使用且用户友好的接口，它主要关注的是模型的快速构建和训练。相比之下，TensorFlow 提供了更底层的操作，相对复杂一些。
- 功能性：TensorFlow 提供了更全面和灵活的功能，可以支持更多的深度学习任务和模型结构。而 Keras 则更注重于提供一种简洁高效的方式来构建和训练神经网络模型。
- 社区支持：TensorFlow 是一个非常活跃的开源项目，拥有庞大的社区支持和丰富的生态系统。而 Keras 作为 TensorFlow 的一部分，也能够享受到 TensorFlow 社区的支持和资源。
- 可移植性：由于 Keras 可以运行在多个深度学习框架上，因此可以方便地将 Keras 模型转移到其他支持 Keras 的框架上，而 TensorFlow 则更加专注于 TensorFlow 自身的生态系统。
总的来说，Keras 提供了一种简单高效的方式来构建和训练神经网络模型，而 TensorFlow 则提供了更底层和灵活的操作，可用于更广泛的深度学习任务。