Keras 是一个高层 API，旨在构建和训练神经网络。它提供了一个用户友好的界面，简化了创建机器学习模型的过程，特别是对于优先考虑易用性和快速原型设计的开发者。另一方面，TensorFlow 是 Google 开发的一个开源机器学习框架，负责处理张量计算、GPU 加速和分布式训练等底层操作。Keras 与 TensorFlow 紧密集成，作为其官方高层 API（通过 tf.keras 访问），允许开发者利用 Keras 的简洁性，同时保留对 TensorFlow 强大后端的访问能力。
Keras 通过提供预构建的组件（如层、优化器和损失函数）抽象了 TensorFlow 的大部分复杂性。例如，在 Keras 中构建神经网络通常涉及使用 Sequential 或 Functional API 堆叠层（例如 Dense、Conv2D），使用优化器（例如 Adam）和损失函数编译模型，然后使用 model.fit() 进行训练。在底层，TensorFlow 处理计算图、自动微分和硬件加速。这种集成意味着开发者可以专注于模型架构和实验，而无需编写底层代码。此外，如果需要，可以使用 TensorFlow 操作来自定义 Keras 模型，从而融合了高层便利性和底层控制能力。
在 TensorFlow 2.0 之前，Keras 是一个独立的库，可以使用多种后端（例如 Theano、CNTK）。然而，TensorFlow 后来将 Keras 采纳为其官方高层 API，将其优势融入到 TensorFlow 生态系统中。如今，tf.keras 是与 TensorFlow 一起使用 Keras 的推荐方式，确保了兼容性和性能优化。例如，分布式训练或 TensorFlow Lite 部署等 TensorFlow 特有功能与 Keras 模型无缝协作。虽然独立的 Keras 仍然存在，但大多数开发者使用 tf.keras 以避免兼容性问题并访问 TensorFlow 的全部功能。这种集成使得 Keras 成为 TensorFlow 用户的一个核心工具，平衡了简洁性和灵活性。