Keras和TensorFlow是兩個深度學習框架，它們之間的關系是Keras是建立在TensorFlow之上的一個高級神經網絡API。因此，Keras和TensorFlow的區別主要體現在以下幾個方面：
靈活性：TensorFlow是一個低級的深度學習框架，提供了更多的靈活性和控制權，可以直接操作圖和會話等底層細節。而Keras更注重于簡單性和易用性，提供了更高級的API接口，讓用戶可以更快速地搭建和訓練神經網絡模型。
入門難度：由于Keras提供了更高級和簡潔的API接口，因此對于初學者來說更容易上手和理解。而TensorFlow相對更復雜一些，需要更多的學習成本。
擴展性：TensorFlow提供了更多的功能和擴展性，可以進行更加復雜和底層的操作，適合需要定制化的深度學習項目。而Keras更適合快速搭建和訓練神經網絡模型，對于一些簡單的任務更加方便。
總的來說，Keras和TensorFlow各有其優點和適用場景，用戶可以根據自己的需求和熟練程度選擇合適的框架進行深度學習任務。
