Day1：Tensorflow？Keras？

　　最初接触Tensorflow的时候，还是在1.x版本，那时候Keras支援性不高，因此和同学之间都以Tensorflow为主，但是在2019年Tensorflow更新到2.0版本，将Keras融入，但其中有段时间我都还在使用1.x版本，直到Anaconda的Python被我灌入很多环境，因此就搞爆了，重新安装的时候才发现有最新版本，因此就来研究一下Tensorflow和Keras。
　　Tensorflow主要为了机器学习而建立的，tensor意味着有很多阶层，每一层都有不同的功用，直到输出为主，flow就是资料会在各阶层中进行运算、移动，Keras会比Tensorflow来的更为方便，举例来说，早期的Tensorflow中常常要先建立session，才能进行机器学习，但是Keras就不用，各个阶层已经建立好，只需要会用就好了，但是运算上没有比Tensorflow好，另外在程序语言上，Tensorflow会比Keras来的灵活性更高，Tensorflow可以应用在C++、Python、JAVA上，然而Keras仅能在Python，比Tensorflow少了许多，因此用Tensorflow的人仍然不少。
　　但是在Tensorflow2.0版本融入Keras之後，不仅融合了Tensorflow强大的运算性，以及Keras的方便性，以往session无需再建立，就可以进行机器学习。