tensorflow2.6.2对应keras

在 TensorFlow 2.x 中，Keras 已经成为 TensorFlow 的一部分，因此你无需安装额外的 Keras 库。你可以使用 `tf.keras` 模块来构建和训练神经网络。以下是一些 TensorFlow 2.6.2 中 `tf.keras` 的常用用法：

1. 构建神经网络模型：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

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

2. 编译模型：

model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

3. 训练模型：

model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_data=(test_images, test_labels))

4. 评估模型：

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)

5. 进行预测：

predictions = model.predict(test_images)

以上是 TensorFlow 2.6.2 中 `tf.keras` 的一些常用用法，根据你的具体需求可以进行相应调整。