Python中使用tensorflow.keras

可以使用以下代码导入tensorflow.keras：

import tensorflow.keras as keras

然后，您可以像使用常规Keras一样使用tensorflow.keras。例如，以下是一个简单的模型：

model = keras.models.Sequential([
  keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
  keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

您也可以使用tensorflow.keras内置的许多功能，例如TensorBoard可视化和模型检查点。例如，以下是如何创建一个TensorBoard回调：

tensorboard_callback = keras.callbacks.TensorBoard(log_dir="./logs")

然后，您可以在模型拟合期间将此回调传递给fit方法，以记录训练进度并在TensorBoard中可视化：

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, callbacks=[tensorboard_callback])