tensorflow - 直接导入 Keras 还是通过 TensorFlow？我应该卸载其中一个吗？

Question

我从互联网上获得了一些有效的 Python3 资源，其中初始 Keras 导入是直接，如下所示:

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
...

在 TensorFlow 文档中，我看到了以下间接 形式:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
...

对我来说，它们似乎分别意味着，可以在不知道 TensorFlow 落后的情况下使用 Keras，并且 Keras 是(再次？)作为 TensorFlow 的一部分提供的。 (我有点希望 Keras 在前一种情况下也类似地提供对 TensorFlow 的引用)

有什么区别？它取决于 Keras 和 TensorFlow 的安装方式，还是取决于它们的使用方式？这是我必须摆脱的潜在困惑来源吗？换句话说，我应该修复我的安装吗？如何修复？还是我应该接受有两个，并管理它们各自的用法以安全地使用它们？

背景:我的安装是在Ubuntu Linux下，使用Python3.5.2，其中pip3 list显示了以下包:

Keras (2.2.4)
Keras-Applications (1.0.6)
Keras-Preprocessing (1.0.5)
tensorboard (1.12.0)
tensorflow (1.12.0)

顺便说一句，我已经检查过它们确实不同:

import keras as keras
import tensorflow.keras as tf_keras
print( keras is tf_keras )
---> False
print( [keras.__version__ , tf_keras.__version__] )
---> ['2.2.4', '2.1.6-tf']
print( [len(dir(keras)) , len(dir(tf_keras)) ] )
---> [32, 30]
print( [ len(dir(keras.models)) , len(dir(tf_keras.models)) ] )
---> [27, 17]
print( [ len(dir(keras.layers)) , len(dir(tf_keras.layers)) ] )
---> [167, 117]

事实上，我似乎有两个不同的 Keras，前者版本更高，内容更丰富。

相关阅读，有用但不足以解决“是否需要修复？”的问题问题:

• Import statments when using Tensorflow contrib keras
• what's the difference between "import keras" and "import tensorflow.keras"
• Difference between Keras and tf.keras: should old Keras code be changed?
• Why keras does not allow to add a convolutional layer in this way?

谢谢!

Answer 1

我不会发布我自己的答案，而是向您指出一个非常详尽的答案，比我能写的要好得多:它是 here (感谢 Adrian Rosebrock)。

免责声明:我与阿德里安或他的事件没有任何联系。不过，我非常感谢他的解释。