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tensorflow - keras 和 tf.keras 有什么区别？

转载作者：行者123 更新时间：2023-12-02 11:23:19

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我正在学习 TensorFlow 和 Keras。我想试试 https://www.amazon.com/Deep-Learning-Python-Francois-Chollet/dp/1617294438/ ，而且好像是用Keras写的。

将代码转换为 tf.keras 是否相当简单？ ?

我对代码的可移植性并不感兴趣，而不是两者之间的真正区别。

最佳答案

tf.keras 和 keras 的区别在于 Tensorflow 对框架的特定增强。
keras是一个 API 规范，描述了深度学习框架应该如何实现与模型定义和训练相关的某些部分。
与框架无关并支持不同的后端(Theano、Tensorflow 等)
tf.keras是 Keras API 规范的 Tensorflow 特定实现。它为框架添加了对许多 Tensorflow 特定功能的支持，例如:完美支持 tf.data.Dataset作为输入对象，支持急切执行，...

在 Tensorflow 2.0 tf.keras将是默认设置，我强烈建议使用 tf.keras 开始工作。

关于tensorflow - keras 和 tf.keras 有什么区别？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/55178230/

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