TensorFlow和Keras是两个流行的深度学习框架，它们之间有一些区别和联系。在选择使用哪一个框架时，通常可以考虑以下因素：
功能和灵活性：TensorFlow是一个功能强大且灵活的深度学习框架，可以用于构建复杂的神经网络模型。Keras是一个高级深度学习框架，提供了简单易用的接口，可以快速构建和训练模型。如果你需要更多的自定义和控制，可以选择TensorFlow；如果你需要快速开发原型并快速迭代，可以选择Keras。
社区支持：TensorFlow拥有庞大的社区支持，有大量的教程、示例和文档。Keras也有一个活跃的社区，但相对于TensorFlow可能规模较小。如果你想要更多的社区支持和资源，可以选择TensorFlow。
效率和性能：TensorFlow在处理大规模数据和模型训练时可能更高效。Keras建立在TensorFlow之上，并且可以与TensorFlow一起使用，因此在性能方面可能会有所不同。如果你需要处理大规模数据和模型，可以选择TensorFlow。
学习曲线：Keras提供了一种更简单和直观的接口，适合初学者快速入门。TensorFlow的学习曲线可能更陡峭，需要更多的时间和精力来学习。如果你是初学者或者想要快速入门深度学习，可以选择Keras。
综上所述，选择使用TensorFlow还是Keras取决于你的需求和偏好。你也可以结合两者使用，利用它们各自的优势来构建和训练深度学习模型。