导入keras和导入tensorflow.keras的区别在于它们所使用的底层框架不同。
- 导入keras:Keras是一个高级神经网络API,它可以在多个底层深度学习框架上运行,包括TensorFlow、Theano和CNTK等。在导入keras时,可以使用以下代码:
这种导入方式会使用默认的后端引擎,如果没有指定,默认情况下会使用TensorFlow作为后端。
- 导入tensorflow.keras:TensorFlow 2.0版本开始,TensorFlow将Keras作为其官方的高级API,并将其集成到TensorFlow中,称为tensorflow.keras。在导入tensorflow.keras时,可以使用以下代码:
import tensorflow.keras as keras
这种导入方式直接使用了TensorFlow作为后端,因此可以直接使用TensorFlow的功能和特性。
总结:
- 导入keras可以在多个底层框架上运行,而导入tensorflow.keras则直接使用TensorFlow作为后端。
- 如果需要使用TensorFlow的特性,建议使用导入tensorflow.keras。
- 如果需要在不同的底层框架上切换,可以使用导入keras,并根据需要配置后端引擎。
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