TensorFlow和Keras是兩個流行的深度學習框架，它們之間有一些區別和聯系。在選擇使用哪一個框架時，通?？梢钥紤]以下因素：
功能和靈活性：TensorFlow是一個功能強大且靈活的深度學習框架，可以用于構建復雜的神經網絡模型。Keras是一個高級深度學習框架，提供了簡單易用的接口，可以快速構建和訓練模型。如果你需要更多的自定義和控制，可以選擇TensorFlow；如果你需要快速開發原型并快速迭代，可以選擇Keras。
社區支持：TensorFlow擁有龐大的社區支持，有大量的教程、示例和文檔。Keras也有一個活躍的社區，但相對于TensorFlow可能規模較小。如果你想要更多的社區支持和資源，可以選擇TensorFlow。
效率和性能：TensorFlow在處理大規模數據和模型訓練時可能更高效。Keras建立在TensorFlow之上，并且可以與TensorFlow一起使用，因此在性能方面可能會有所不同。如果你需要處理大規模數據和模型，可以選擇TensorFlow。
學習曲線：Keras提供了一種更簡單和直觀的接口，適合初學者快速入門。TensorFlow的學習曲線可能更陡峭，需要更多的時間和精力來學習。如果你是初學者或者想要快速入門深度學習，可以選擇Keras。
綜上所述，選擇使用TensorFlow還是Keras取決于你的需求和偏好。你也可以結合兩者使用，利用它們各自的優勢來構建和訓練深度學習模型。
