Keras 和 TensorFlow 都是廣泛使用的深度學習庫，但它們在設計、用途和功能方面有一些重要區別。以下是兩者之間的一些關鍵差異：
1、設計哲學
- Keras：Keras 是一個高級神經網絡API，它以TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 或 Theano 為后端運行。Keras 旨在實現快速實驗，使得從想法到結果的過程盡可能地簡潔和快捷。Keras 的API設計簡潔明了，易于理解和使用，非常適合初學者。
- TensorFlow：TensorFlow 是一個更底層的機器學習庫，提供了豐富的操作、函數、優化器和工具，允許用戶創建復雜的深度學習模型。TensorFlow 提供了更多的靈活性和控制力，但這也意味著用戶需要編寫更多的代碼。
2、應用范圍
- Keras：由于其簡單性和易用性，Keras 通常被用于快速原型設計和小到中等規模的數據科學項目。
- TensorFlow：TensorFlow 的靈活性和底層控制能力使其適用于大規模的工業應用，包括復雜的機器學習項目和生產級系統。
3、性能與可擴展性
- Keras：作為一個高級API，Keras 可以讓用戶少寫很多代碼就能構建和測試新模型，但這種簡化有時會犧牲一定的性能和靈活性。
- TensorFlow：直接使用TensorFlow 可以實現更精細的模型優化和資源管理，這對于需要高度優化和可擴展性的應用來說非常重要。
4、社區與支持
- Keras和TensorFlow都擁有活躍的社區和豐富的學習資源。不過，由于 TensorFlow 是目前最受歡迎的深度學習框架之一，因此在問題解決和新技術集成方面可能擁有更廣泛的支持。
5、整合和發展方向
- 自TensorFlow 2.0起，Keras 被選為TensorFlow的官方高級API，并完全整合進TensorFlow庫中。這意味著用戶可以利用Keras的簡單性，同時享受TensorFlow強大功能和生態系統的支持。
