Keras和PyTorch是兩個常用的深度學習框架，它們在設計和使用上有一些區別。
抽象級別：Keras是一個高級抽象的深度學習框架，它提供了簡單易用的接口，可以快速搭建和訓練神經網絡模型。PyTorch更接近底層，提供了更靈活的操作，可以更好地控制和定制模型。
動態圖和靜態圖：PyTorch使用動態圖，即可以實時構建和修改計算圖，這使得調試和調整模型變得更加容易。而Keras使用靜態圖，計算圖在編譯之后就不能修改了。
易用性：Keras以其簡潔、易用的接口而聞名，對初學者更友好。相比之下，PyTorch的學習曲線可能相對陡峭，需要更多的編程經驗。
社區支持：Keras在深度學習社區有廣泛的支持和貢獻，有許多開源項目和預訓練模型可供使用。PyTorch雖然相對較新，但也有一個活躍、快速增長的社區。
并行計算：PyTorch在多GPU上的并行計算支持更好，可以更方便地利用多個GPU進行模型訓練。Keras需要依賴額外的庫來實現多GPU計算。
總之，Keras和PyTorch在設計理念、抽象級別和使用上有一些區別，選擇哪個框架取決于個人需求和偏好，以及項目的特殊要求。
