TensorFlow是一个用于构建和训练深度学习模型的开源库，而Keras是一个高级神经网络API，可以在TensorFlow等后端上运行。Keras可以被认为是TensorFlow的一个更加友好和易用的接口，使得深度学习模型的设计和训练更加简单和直观。实际上，TensorFlow团队在2017年将Keras集成到TensorFlow中，使得Keras成为TensorFlow的默认高级API，因此
TensorFlow是一个用于构建和训练深度学习模型的开源库，而Keras是一个高级神经网络API，可以在TensorFlow等后端上运行。Keras可以被认为是TensorFlow的一个更加友好和易用的接口，使得深度学习模型的设计和训练更加简单和直观。实际上，TensorFlow团队在2017年将Keras集成到TensorFlow中，使得Keras成为TensorFlow的默认高级API，因此现在TensorFlow用户可以直接使用Keras来构建他们的模型。Keras本身也可以在其他深度学习框架上运行，如Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)和Theano。
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