tensorflow.keras？

TensorFlow.Keras是TensorFlow库中的高级API，它提供了一种更简单、更直观的方式来构建和训练深度学习模型。Keras是一个高级神经网络API，它抽象了许多底层的复杂性，使得开发者能够专注于构建模型结构，而不需要过分关心优化、数据预处理或后处理等细节。

在Keras中，你可以使用简洁的链式调用（如Sequential、Functional或Model subclassing）来定义模型，包括层（Layers）的堆叠，以及添加激活、损失函数和优化器。Keras还支持各种类型的层，如Dense（全连接）、Conv2D（卷积）、Dropout（防止过拟合）等，以及预训练的模型，如VGG16、Inception等，可以直接用于迁移学习。

Keras模型具有高度模块化，这意味着你可以在不改变现有代码的情况下，轻松尝试不同的网络架构和训练策略。此外，由于它是TensorFlow的一部分，因此它的模型可以直接在TensorFlow的计算图或分布式的执行环境中运行，提供了很好的灵活性和性能。

相关问题

tensorflow.keras.

tensorflow.keras 是一个深度学习框架 TensorFlow 中的高级 API，它提供了一种更加简单易用的方式来构建和训练深度学习模型。

使用 tensorflow.keras 可以方便地搭建各种深度学习模型，例如卷积神经网络、循环神经网络、自编码器等等。同时，tensorflow.keras 还提供了丰富的预训练模型，可以直接使用这些模型进行迁移学习。

tensorflow.keras 还支持多种优化器、损失函数和评估指标，可以根据具体任务选择合适的组合。

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TensorFlow Keras是TensorFlow的高级API，它允许用户使用高级抽象来构建和训练深度学习模型。Keras最初是一个独立的深度学习框架，但在2017年被Google收购后，它成为TensorFlow的一部分，成为TensorFlow的默认API之一。Keras提供了一组易于使用的接口和工具，使深度学习模型的构建和训练变得更加简单和高效。同时，Keras还支持多种深度学习模型架构，如全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。