使用 tf.keras 与直接使用 Keras 的区别
时间: 2024-03-22 10:37:59 浏览: 10
使用 tf.keras 和直接使用 Keras 的区别如下:
1. 导入方式不同:使用 tf.keras 需要从 TensorFlow 中导入,而不是直接导入 keras。
```
# 使用 tf.keras 导入方式
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.layers import Dense, Conv2D, MaxPooling2D
# 直接使用 Keras 导入方式
from keras.layers import Dense, Conv2D, MaxPooling2D
```
2. 实现方式相同:使用 tf.keras 和直接使用 Keras 的层、模型构建和训练方式完全相同。
3. 部分函数或类的区别:虽然大部分 Keras 中的函数或类在 tf.keras 中是相同的,但有些函数或类在 tf.keras 中有一些变化,需要注意。
4. Tensorflow 集成:使用 tf.keras 可以更方便地与 TensorFlow 的其他功能(如 TensorBoard 或分布式训练)集成。
5. 版本兼容性:TensorFlow 2.0 引入了一些新的特性,如 Eager Execution 和更好的 GPU 支持,这些特性只能在 tf.keras 中使用。
总的来说,使用 tf.keras 和直接使用 Keras 的主要区别在于导入方式和与 TensorFlow 的集成程度。如果您已经使用了 TensorFlow,那么使用 tf.keras 会更加方便。