Keras是一個(gè)高級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API，它可以運(yùn)行在多種深度學(xué)習(xí)框架上，包括TensorFlow。TensorFlow是一個(gè)深度學(xué)習(xí)框架，Keras可以作為其高級(jí)API使用。因此，它們之間的區(qū)別主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：
面向?qū)ο笈c函數(shù)式API：Keras提供了兩種創(chuàng)建模型的方式，一種是面向?qū)ο蟮姆绞剑硪环N是函數(shù)式API。TensorFlow主要使用函數(shù)式API來構(gòu)建模型。
靈活性：TensorFlow提供了更多底層的API和功能，用戶可以更靈活地進(jìn)行模型構(gòu)建和調(diào)優(yōu)。相比之下，Keras更注重簡(jiǎn)潔性和易用性。
原生支持：TensorFlow是Keras的后端之一，因此使用TensorFlow作為后端可以獲得更好的性能和擴(kuò)展性。同時(shí)，TensorFlow也支持C++、Java等多種編程語(yǔ)言。
總的來說，Keras更適合初學(xué)者和快速實(shí)驗(yàn)，而TensorFlow更適合需要更多控制和調(diào)優(yōu)的深度學(xué)習(xí)工程師。
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