TFLearn和Keras都是基于TensorFlow的高级深度学习框架，它们有很多相似之处，比如都提供了高级的API和易于使用的接口来构建深度学习模型。然而，它们之间还是有一些区别的。
1. TFLearn是TensorFlow的一个封装库，它提供了更加简单和易用的接口来构建深度学习模型，尤其适合初学者。而Keras是一个独立的深度学习库，它也支持TensorFlow作为后端引擎，提供了更加灵活和强大的接口。
2. TFLearn提供了一些预先定义的模型结构和层类型，可以直接调用，比如`DNN`、`LSTM`等，这样可以快速构建深度学习模型。而Keras提供了更加灵活的模型构建方式，可以自定义模型结构和层类型，更适合高级用户。
3. TFLearn在一些功能的支持上可能没有Keras全面，比如数据增强、模型的保存和加载等。而Keras则提供了更加完整的功能和API。
总的来说，TFLearn更适合初学者或者快速搭建深度学习模型，而Keras更适合有一定经验的用户或者需要更加灵活性的用户。两者在功能和性能上都是很强大的深度学习框架，可以根据个人需求选择使用。
