Tensorflow和Keras都是数据科学领域使用的著名机器学习模块。在本文中，我们将研究这些库之间的优缺点和区别。

TensorFlow

TensorFlow 是一个用于机器学习的开源平台，也是一个用于机器学习应用程序的符号数学库。

TensorFlow的优点：

• TensorFlow对给定数据具有更好的图形表示，而不是任何其他顶级平台。
• TensorFlow的优势在于它确实支持并使用了许多后端软件，如GUI和ASIC。
• 在社区支持方面，TensorFlow是最好的。
• TensorFlow还有助于调试图形的子部分。
• 与其他平台相比，TensorFlow显示出更好的性能。
• 易于扩展，因为它可以自由地添加自定义块以构建新想法。

TensorFlow的缺点：

• TensorFlow不是专门为Windows操作系统设计的，但它是为Linux等其他操作系统设计的，但TensorFlow可以在python包安装程序(pip)的帮助下安装在Windows中。
• 与同类型的其他平台相比，TensorFlow的速度较低。
• 为了更好地理解TensorFlow，用户必须具备微积分的基础知识。
• TensorFlow不支持 OpenCL。

Keras

Keras是一个开源的神经网络库，在Theano或Tensorflow的基础上运行。它被设计为快速和易于用户使用。它是一个有用的库，可以构建任何我们想选择的深度学习算法。

Keras的优势：

• Keras是处理神经网络模型的最佳平台。
• Keras的API对用户很友好，初学者可以很容易理解。
• Keras的优势在于，它可以选择任何支持它的后台支持的库。
• Keras提供各种预训练的模型，帮助用户进一步改善用户正在设计的模型。
• 当涉及到社区支持时，Keras拥有最好的支持，如堆栈溢出。

Keras的劣势：

• Keras的主要缺点是它是一个低级别的应用编程接口。
• 当涉及到一些模型的设计时，Keras的一些预训练模型并没有得到很大的支持。
• Keras库给出的错误对用户没有什么帮助。

TensorFlow和Keras之间的区别：

S.No	TensorFlow	Keras
1	Tensorhigh-performanceFlow是用C++、CUDA、Python编写的。	Keras是用Python编写的。
2	TensorFlow用于大数据集和高性能模型。	Keras通常用于小数据集。
3	TensorFlow是一个框架，提供高级和低级的API。	Keras是一个高层次的API。
4	TensorFlow用于高性能模型。	Keras则用于低性能模型。
5	在TensorFlow中，执行调试会导致复杂的问题。	在Keras框架中，对简单网络的调试只有最低要求。
6	TensorFlow有一个复杂的架构，不容易使用。	Keras有一个简单的架构，易于使用。
7	TensorFlow是由谷歌大脑团队开发的。	Keras是由François Chollet开发的，当时他正在从事ONEIROS项目的部分研究工作。

TensorFlow和Keras的区别

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