TensorFlow和Keras是两个不同的深度学习框架，它们在设计理念、API风格和功能上有一些区别。
设计理念：TensorFlow是一个底层的、功能丰富的深度学习框架，它提供了灵活的计算图模型和强大的数值计算能力。它注重灵活性和可扩展性，使得开发者可以自由地构建和调整复杂的神经网络结构。Keras则是一个高级的神经网络API，旨在简化深度学习的开发过程。它的设计理念是用户友好性和易用性，提供了简洁一致的API，使得构建和训练模型变得更加容易。
API风格：TensorFlow的API设计更底层，开发者需要使用较多的代码来定义和管理计算图、张量和变量。它提供了更多底层操作的灵活性，适用于对深度学习框架有深入理解和更高级别控制需求的开发者。而Keras的API设计更高级和简洁，抽象了底层细节，使得构建模型和训练过程更加直观和简单。Keras的API更易于使用，尤其适合初学者和快速原型开发。
可扩展性：TensorFlow作为一个底层框架，提供了更大的灵活性和自定义能力，使得开发者可以更自由地构建和调整深度学习模型。它具有更多的可选组件和功能，适用于各种应用场景和研究领域。Keras则在易用性和快速迭代上更具优势，尤其适用于快速原型开发和快速实验。
总的来说，TensorFlow是一个功能丰富且灵活的深度学习框架，适用于底层细粒度的模型定义和控制。Keras是一个高级的神经网络API，注重简洁易用，适用于快速搭建和训练深度学习模型。事实上，TensorFlow 2.0及以后的版本已将Keras集成为其默认的高级API，以提供更好的易用性和开发体验。