TensorflowとKerasはどちらも、深い学習および人工知能タスクに使用されるオープンソースライブラリです。Googleが開発したTensorflowは、ディープラーニングモデルを含むさまざまな機械学習アプリケーションに使用される強力で多用途のライブラリです。一方、Kerasは、TheanoやMicrosoft Cognitive Toolkit（CNTK）などの他のバックエンドライブラリだけでなく、Tensorflowの上に構築された高レベルのニューラルネットワークAPIです。

TensorflowとKerasの関係は、KerasがTensorflowの作業を容易にするインターフェースであると理解できます。Kerasは、ニューラルネットワークの構築、トレーニング、評価のための簡素化されたAPIを提供し、Tensorflowで直接作業することに伴う複雑さの多くを抽象化します。これにより、開発者、特に深い学習が初めての開発者が、さまざまなモデルを迅速に作成および実験することが容易になります。

2017年、GoogleはKerasをTensorflowバージョン1.4から始まる公式の高レベルAPIとしてTensorflowに直接統合することを決定しました。その結果、KerasはTensorflowの一部になり、開発者は「Tensorflow.keras」としてインポートすることにより、TensorflowライブラリからKerasを直接使用できるようになりました。この統合は、TensorflowとKerasの間にさらに緊密な関係を提供し、Tensorflowの強力な機能とバックエンドの最適化を備えたKerasを使用することをシームレスにします。

要約すると、TensorflowとKerasの関係は、KerasがTensorflowの上に構築された高レベルのニューラルネットワークAPIであり、ディープラーニングモデルをより簡単でユーザーフレンドリーな方法を提供することです。
TensorFlow and Keras are both open-source libraries used for deep learning and artificial intelligence tasks. TensorFlow, developed by Google, is a powerful and versatile library used for various machine learning applications, including deep learning models. Keras, on the other hand, is a high-level neural networks API that is built on top of TensorFlow, as well as other backend libraries such as Theano and Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK).

The relationship between TensorFlow and Keras can be understood as Keras being an interface that makes it easier to work with TensorFlow. Keras provides a simplified API for building, training, and evaluating neural networks, abstracting many of the complexities involved in working directly with TensorFlow. This makes it easier for developers, especially those who are new to deep learning, to quickly create and experiment with different models.

In 2017, Google decided to integrate Keras directly into TensorFlow as its official high-level API, starting from TensorFlow version 1.4. Consequently, Keras became a part of TensorFlow, and developers can now use Keras directly from the TensorFlow library by importing it as `tensorflow.keras`. This integration provides an even tighter relationship between TensorFlow and Keras, making it seamless to use Keras with TensorFlow's powerful features and backend optimizations.

In summary, the relationship between TensorFlow and Keras is that Keras is a high-level neural networks API built on top of TensorFlow, providing an easier and more user-friendly way to work with deep learning models.