TensorFlow和Keras的关系可以概括为：
Keras是一个高级神经网络API，而TensorFlow是一个强大的开发平台。目前，Keras已经紧密集成到TensorFlow中，成为其官方推荐的高级API。
tensorflow是一个功能强大的开发平台, 其包括高级api和低级api, 高级api指的就是keras.
TensorFlow作为生态平台、Keras作为高级接口api，这样用户就能明白它们在现代工作流里各自扮演的角色了。
在最开始的时候, keras是独立的, 它可以运行在多个后端上(比如tensorflow, theano, cntk等后端),这些都断是通过计算引擎能力的.
tensorflow也有自己的原生的api, 叫做tensorflow api.
后来, tensorflow把keras纳入进来作为一个子模块, 作为tensorflow的核心的高级的api.
开发者可以使用tensorflow原生的api, 也可以使用tf.keras, 这就是一套系统, 两种写法.
随着市场的认可, tf.keras越来越受到大家的认可和欢迎, 这种写法成为了大家的首选的写法.
它们的关系发展大致可以分为三个阶段：
1. 独立与竞争时期（2015-2017）
- Keras诞生：Keras由谷歌工程师François Chollet于2015年创建。它的核心理念是用户友好、模块化和可扩展。它允许用户用极少的代码快速构建和试验深度学习模型，后端计算引擎可以是TensorFlow、Theano或CNTK。
- TensorFlow诞生：TensorFlow由谷歌大脑团队于2015年发布。它是一个符号式的、基于数据流图的数值计算库，功能极其强大和灵活，但相对底层，编写模型定义和训练循环的代码较为繁琐。
- 关系：此时，Keras是一个可以运行在多个后端（包括TensorFlow）上的独立高级框架。开发者可以选择使用原生的、更灵活的TensorFlow API，或者使用更简洁的Keras API来调用TensorFlow作为后端。两者是松耦合的竞争/互补关系。
2. 整合与融合时期（2017-2019）
- 集成：由于Keras的简洁性广受欢迎，TensorFlow从1.4版本（2017年）开始，将Keras的核心API作为
tf.keras子模块正式纳入TensorFlow。 - 优势：
tf.keras与TensorFlow的其他特性（如数据集API、Estimator、TensorBoard）结合更紧密，性能有优化，并且得到了谷歌的官方支持。 - 关系：形成了“一套系统，两种写法”的局面。开发者既可以用原生TensorFlow，也可以用集成的
tf.keras。tf.keras逐渐成为TensorFlow用户的首选高级API，而独立的Keras项目依然存在并维护。
3. 统一与新时代（2019年至今 - TensorFlow 2.x）
- TensorFlow 2.0的革命：2019年，TensorFlow 2.0发布，这是一个根本性的转变。其核心设计原则是 “Eager Execution优先”和“Keras作为核心高级API” 。
- 关系根本性变化：
- 深度整合：
tf.keras成为了构建和训练模型的标准方式和前端中心。很多其他TF组件都围绕它设计。 - 简化工作流：默认的急切执行模式使得开发和调试像使用NumPy一样直观，配合
tf.keras，极大降低了入门和编码复杂度。 - 官方推荐：谷歌官方强烈推荐所有TensorFlow用户使用
tf.keras。独立的Keras项目（多后端Keras）在2020年发布了最终版本2.4.0，并宣布停止更新，将未来完全交给tf.keras。
- 深度整合：
- 现状：可以说，Keras就是TensorFlow的接口标准。当我们今天在TensorFlow 2.x环境中谈论“使用Keras”时，默认指的就是
tf.keras。
核心关系比喻
- 把构建深度学习模型比作造车：
- TensorFlow：是一个功能完整的汽车制造工厂，拥有生产发动机（底层计算）、底盘（数据流图）、螺丝（低级操作）的所有设备和流水线。
- Keras (tf.keras, 集成高级api)：是工厂里的智能汽车组装线。它提供了预制的、标准化的高级组件（如车门、座椅、方向盘, 发送机），并允许你通过简单的“搭积木”方式，快速、可靠地组装出一辆能跑的汽车（模型），而无需关心发动机是如何具体铸造的。
- 原生低级API：相当于让你在工厂里从冶炼金属开始，亲手打造每一个零件。非常灵活，可以造出任何奇特形状的车辆，但效率极低，对工程师要求极高。
总结与建议
- 对于初学者和绝大多数应用开发者：直接学习并使用
tf.keras。它是TensorFlow 2.x的“正确打开方式”，能让你用最少的代码实现绝大多数想法，并且性能最佳。 - 对于研究人员或需要极定制化模型的开发者：在
tf.keras的基础上，可以混合使用TensorFlow的底层操作和自定义层，或者在需要时完全使用低级API。tf.keras具有良好的扩展性。 - 历史项目：如果你看到2019年以前的旧代码或教程，需要注意区分它使用的是独立的Keras库还是
tf.keras，因为两者在细节上可能有差异。对于新项目，请毫无疑虑地使用tf.keras。
简单来说，发展路径是：独立工具 → 被收购整合 → 成为产品的灵魂接口。今天，Keras的思想和API设计已经定义了如何使用TensorFlow进行建模。
