Tensorflow是Google提供的一种机器学习框架。它是一个开放源代码框架，与Python结合使用以实现算法，深度学习应用程序等等。它用于研究和生产目的。它具有优化技术，可帮助快速执行复杂的数学运算。
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。它具有高度的可扩展性，并附带许多流行的数据集。它使用GPU计算并自动进行资源管理。
它带有大量的机器学习库，并且得到了很好的支持和记录。该框架具有运行深度神经网络模型，对其进行训练以及创建可预测各个数据集相关特征的应用程序的能力。
可以使用下面的代码行在Windows上安装'tensorflow'软件包-
pip install tensorflow
Tensor是TensorFlow中使用的数据结构。它有助于连接流程图中的边缘。该流程图称为“数据流程图”。张量不过是多维数组或列表。可以使用三个主要属性来标识它们-
秩
它说明张量的维数。可以理解为张量的顺序或已定义的张量中的维数。
类型
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
它是行和列在一起的数量。
Keras在希腊语中的意思是“号角”。Keras是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。
Keras是使用Python编写的深度学习API。它是一个高级API，具有可帮助解决机器学习问题的高效接口。它在Tensorflow框架之上运行。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。
它具有高度的可扩展性，并具有跨平台功能。这意味着Keras可以在TPU或GPU集群上运行。Keras模型也可以导出为在Web浏览器或手机中运行。
Keras已经存在于Tensorflow软件包中。可以使用下面的代码行进行访问。
import tensorflow from tensorflow import keras