ensorFlow和Keras是机器学习和深度学习中的两个重要的框架。在介绍TensorFlow和Keras之前，首先要了解什么是机器学习和深度学习。
    机器学习是计算机系统从经验中自动学习的一门学科，它的核心是从数据中构建算法模型，以便系统能够预测和改进某种行为，从而更加智能地执行新任务。
    而深度学习是基于机器学习的一种方法，它利用计算机复杂的多层神经网络，将数据映射到更深层次的抽象，从而更好地表示数据，从而使有效学习更复杂的模式成为可能。
    接下来我们就TensorFlow和Keras进行介绍。
    TensorFlow是一种非常流行的机器学习框架，它有助于开发、训练和部署机器学习模型。它的核心是一种叫做“TensorFlow图”(TensorFlowGraph)的数据流图，可用于表示任何机器学习模型，包括计算机视觉、自然语言处理等。
    Keras是一个高级机器学习和深度学习API。它的目的是简化和加速机器学习模型的构建，使其变得更加可用，以便开发人员可以轻松地训练模型并评估它们。Keras可以运行在TensorFlow、Theano以及CNTK上，并具有快速实验原型的特性。
    简而言之，TensorFlow是一种机器学习框架，可用于构建复杂的深度学习模型；Keras是一个高级API，可以用于快速构建、训练和评估机器学习模型，但受TensorFlow、Theano或CNTK等框架的支持。
    最后，TensorFlow和Keras都是强大而有用的框架，可用于机器学习和深度学习的实践。它们在某些方面有所不同，但它们可以结合使用，以帮助开发人员更轻松、更快地构建机器学习模型