Keras и TensorFlow имеют некоторые различия в поддержке GPU. 12

Keras выполняет предварительную обработку данных на CPU с помощью PIL, в то время как TensorFlow часто использует GPU напрямую. 2

Кроме того, TensorFlow предлагает формат TFRecords, в котором изображения хранятся в виде необработанных битовых карт, что позволяет избежать декодирования файлов JPEG и повысить производительность ввода-вывода. 2

При этом Keras интегрирован с TensorFlow, и по умолчанию модели Keras запускаются на GPU с помощью бэкэнда TensorFlow. 45

Таким образом, TensorFlow может быть более универсальным и простым в использовании для некоторых задач, а Keras обеспечивает более простой интерфейс и лучше подходит для небольших проектов. 1