TensorFlow 是一个 开源的机器学习框架，而 Keras 是构建在 TensorFlow 上的 高层 API，两者的核心区别如下：
1. 层级定位
- TensorFlow：提供底层张量操作和计算图构建功能，适合需要精细控制模型训练的开发者
- Keras：封装了 TensorFlow 的复杂性，提供用户友好的接口，简化模型开发流程
2. 灵活性对比
- 📌 TensorFlow 允许自定义梯度计算和优化器，适合高级研究
- 📌 Keras 通过
Model.fit()等方法隐藏了底层细节，但可通过自定义训练循环实现扩展
3. 开发效率
- ✅ Keras 的代码量通常仅为 TensorFlow 的 1/10（以相同功能为例）
- ✅ Keras 支持快速原型设计，适合初学者和快速验证场景
4. 性能优化
- ⚡ TensorFlow 可直接调用 GPU/TPU 加速，适合大规模训练
- ⚡ Keras 通过 TensorFlow 的底层支持实现性能优化，无需手动配置
5. 社区与生态
- 🌐 Keras 与 TensorFlow 深度集成，拥有统一的社区资源
- 🌐 推荐进一步阅读：TensorFlow 官方文档 或 Keras 教程
📌 选择建议：
- 若追求极致性能或研究底层机制 → 优先使用 TensorFlow
- 若注重开发效率和易用性 → 推荐使用 Keras
- 两者可结合使用：用 Keras 构建模型，通过 TensorFlow 实现自定义优化
📚 深入理解两者关系可参考：TensorFlow 与 Keras 的协同工作