什么是 TensorFlow 以及 Keras 如何与 TensorFlow 一起创建神经网络？
Tensorflow是Google提供的机器学习框架。它是一个与Python结合使用以实现算法、深度学习应用程序等的开源框架。
TensorFlow用于研究和生产目的，并具有有助于快速执行复杂数学运算的优化技术。这是因为它使用NumPy和多维数组。这些多维数组也称为“张量”。该框架支持使用深度神经网络。它具有高度可扩展性，并带有许多流行的数据集。它使用GPU计算并自动管理资源。它带有大量机器学习库，并且得到了很好的支持和记录。
该框架能够运行深度神经网络模型、训练它们并创建应用程序来预测各个数据集的相关特征。可以使用以下代码行在Windows上安装“tensorflow”包：
pip install tensorflow
Tensor是TensorFlow中使用的一种数据结构。它有助于连接流程图中的边。该流程图被称为“数据流图”。张量只不过是多维数组或列表。可以使用三个主要属性来识别它们：
Rank：它讲述了张量的维度。可以理解为已经定义的张量的阶数或张量中的维数。
Type：它讲述了与Tensor元素相关联的数据类型。它可以是一维、二维或n维张量。
形状：它是行数和列数的总和。
Keras在希腊语中的意思是“角”。Keras是作为ONEIROS（开放式神经电子智能机器人操作系统）项目研究的一部分而开发的。Keras是一个深度学习API，它是用Python编写的。它是一种高级API，具有有助于解决机器学习问题的高效界面。
它运行在Tensorflow框架之上。它旨在帮助快速进行实验。它提供了在开发和封装机器学习解决方案中必不可少的基本抽象和构建块。高度可扩展，并具有跨平台能力。这意味着Keras可以在TPU或GPU集群上运行。Keras模型也可以导出以在Web浏览器或手机中运行。
Keras已经存在于Tensorflow包中。可以使用以下代码行访问它：
import tensorflow from tensorflow import keras
上面，我们导入了Keras。