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TensorflowとKerasの関係は何ですか？
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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。
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