텐서플로우(TensorFlow)는 구글에서 개발한 오픈소스 딥러닝 프레임워크로, 다양한 딥러닝 작업을 수행할 수 있습니다. 반면, 케라스(Keras)는 딥러닝 작업을 보다 간단하게 수행할 수 있도록 설계된 고수준 딥러닝 API입니다.

케라스는 텐서플로우를 백엔드로 사용하여 동작하며, 텐서플로우의 기능을 활용하여 딥러닝 모델을 구축할 수 있습니다. 텐서플로우는 주로 하드웨어 가속을 통해 딥러닝 모델을 효율적으로 실행하고 분산 훈련을 제공하며, GPU 또는 TPU 같은 가속기를 활용할 수 있습니다.

따라서, 텐서플로우를 사용하여 더 낮은 수준의 기능을 구현하거나 퍼포먼스에 더 집중하고자 할 때는 텐서플로우를 직접 사용할 수 있습니다. 하지만, 케라스는 추상화된 인터페이스를 제공하여 딥러닝 모델을 빠르게 구축하고 실험할 수 있는 장점이 있습니다.

텐서플로우 2.0부터는 케라스 API가 직접 텐서플로우 내에 통합되어 default 고수준 API로 사용되고 있습니다. 이제는 텐서플로우를 사용할 때 케라스를 함께 활용하는 것이 일반적입니다. 텐서플로우와 케라스는 다양한 딥러닝 작업에 대한 유연성과 편의성을 함께 제공하여 개발자들이 더 빠르고 효율적으로 딥러닝 모델을 구축할 수 있게 도와줍니다.

참고 문서:

• 텐서플로우 공식 문서: https://www.tensorflow.org/
• 케라스 공식 문서: https://keras.io/