Некоторые ключевые отличия между TensorFlow и Keras:

• Уровень API. 4 Keras — это API высокого уровня, а TensorFlow — платформа, предлагающая API как высокого, так и низкого уровня. 1
• Назначение. 1 Keras подходит для быстрой реализации, а TensorFlow — для исследований в области глубокого обучения и сложных сетей. 1
• Отладка. 1 Keras использует инструмент отладки API, а в TensorFlow для отладки можно использовать инструменты визуализации Tensor Board. 1
• Архитектура. 1 Keras имеет простую архитектуру, которая читабельна и лаконична, в то время как TensorFlow не очень прост в использовании. 1
• Наборы данных. 1 Keras обычно используется для небольших наборов данных, а TensorFlow — для высокопроизводительных моделей и больших наборов данных. 1
• Поддержка сообщества. 1 В Keras поддержка сообщества минимальна, тогда как в TensorFlow её поддерживает большое сообщество технологических компаний. 1
• Производительность. 1 Keras можно использовать для моделей с низкой производительностью, а TensorFlow — для моделей с высокой производительностью. 1

Выбор между TensorFlow и Keras зависит от конкретных потребностей проекта и уровня квалификации разработчика. 4