TFLearn和Keras都是基于TensorFlow的高級深度學習框架，它們有很多相似之處，比如都提供了高級的API和易于使用的接口來構建深度學習模型。然而，它們之間還是有一些區別的。
1. TFLearn是TensorFlow的一個封裝庫，它提供了更加簡單和易用的接口來構建深度學習模型，尤其適合初學者。而Keras是一個獨立的深度學習庫，它也支持TensorFlow作為后端引擎，提供了更加靈活和強大的接口。
2. TFLearn提供了一些預先定義的模型結構和層類型，可以直接調用，比如`DNN`、`LSTM`等，這樣可以快速構建深度學習模型。而Keras提供了更加靈活的模型構建方式，可以自定義模型結構和層類型，更適合高級用戶。
3. TFLearn在一些功能的支持上可能沒有Keras全面，比如數據增強、模型的保存和加載等。而Keras則提供了更加完整的功能和API。
總的來說，TFLearn更適合初學者或者快速搭建深度學習模型，而Keras更適合有一定經驗的用戶或者需要更加靈活性的用戶。兩者在功能和性能上都是很強大的深度學習框架，可以根據個人需求選擇使用。
