Keras和TensorFlow是两个深度学习框架，它们之间的关系是Keras是建立在TensorFlow之上的一个高级神经网络API。因此，Keras和TensorFlow的区别主要体现在以下几个方面：
灵活性：TensorFlow是一个低级的深度学习框架，提供了更多的灵活性和控制权，可以直接操作图和会话等底层细节。而Keras更注重于简单性和易用性，提供了更高级的API接口，让用户可以更快速地搭建和训练神经网络模型。
入门难度：由于Keras提供了更高级和简洁的API接口，因此对于初学者来说更容易上手和理解。而TensorFlow相对更复杂一些，需要更多的学习成本。
扩展性：TensorFlow提供了更多的功能和扩展性，可以进行更加复杂和底层的操作，适合需要定制化的深度学习项目。而Keras更适合快速搭建和训练神经网络模型，对于一些简单的任务更加方便。
总的来说，Keras和TensorFlow各有其优点和适用场景，用户可以根据自己的需求和熟练程度选择合适的框架进行深度学习任务。
