🚀 第一部分：关系

Keras和TensorFlow之间的关系可以用一句话概括：Keras是TensorFlow的一部分！自2019年起，Keras正式成为TensorFlow的核心组成部分，成为了TensorFlow的高级API。这意味着开发者可以直接使用Keras构建深度学习模型，而无需额外安装。对于初学者来说，Keras以其简洁易用的语法脱颖而出，比如通过`Sequential`模型快速搭建神经网络。而TensorFlow则提供了更底层的功能支持，两者相辅相成。

🔍 第二部分：区别

尽管Keras嵌套于TensorFlow中，但它们的定位有所不同。TensorFlow更像是一辆性能强大的跑车，拥有丰富的工具和灵活性，适合复杂任务；而Keras更像是这辆车的自动驾驶模式，操作简单且直观，尤其适合快速原型开发或小型项目。此外，Keras还兼容其他后端（如Theano），而TensorFlow则是专有的。总结来说，选择哪个取决于你的需求：如果你追求效率与细节，选TensorFlow；若想快速上手，Keras无疑是最佳拍档！

💡 小贴士

无论是Keras还是TensorFlow，它们都致力于让深度学习更加普及化和高效化，让我们一起探索AI世界的无限可能吧！💫