flow已经将keras纳入进去了，在这种情况下，你可以这样引用keras：from tensorflow import keras 引用keras中

在`flow`（假设是Keras的高级API）已经整合了Keras的情况下，引用Keras库的方式确实如你所说，通常会通过`tensorflow`模块导入`keras`。以下是使用这种方法导入Keras并创建一个简单的模型的示例：

from tensorflow import keras

# 创建一个简单的Sequential模型
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),  # 输入层
    keras.layers.Dense(64, activation='relu'),  # 隐藏层
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')  # 输出层
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 示例用法
# x_train, y_train, x_test, y_test = ...  # 加载数据
# model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

相关问题

在 __init__.py 中找不到引用 keras from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

这可能是因为您的TensorFlow版本太旧，无法引用该模块。在较旧的TensorFlow版本中，ImageDataGenerator是从Keras中导入的。如果您使用的是TensorFlow 2.0或更高版本，则应该使用from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator来导入ImageDataGenerator。您可以尝试更新您的TensorFlow版本以解决此问题。您可以使用以下命令来升级TensorFlow：

pip install --upgrade tensorflow

请注意，您可能需要使用适当的版本号来升级TensorFlow，具体取决于您的Python版本和其他依赖项。

from tensorflow.keras import layers ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.keras'

这个报错信息是因为找不到名为'tensorflow.keras'的模块。可能是因为你没有正确安装TensorFlow或者版本不兼容导致的。解决这个问题的方法有以下几种：

1. 确保你已经正确安装了TensorFlow。你可以使用以下命令来安装TensorFlow：

pip install tensorflow
``2. 如果你已经安装了TensorFlow，但仍然现这个错误，可能是因为你的TensorFlow版本不兼容。你可以尝试升级TensorFlow到最新版本：

pip installupgrade tensorflow

3. 如果你使用的是旧版本的TensorFlow，可以尝试使用旧版本的导入方式。在旧版本中，'tensorflow.keras'可能被替换为'tensorflow.contrib.keras'。你可以尝试使用以下代码来导入layers模块：

from tensorflow.contrib.keras import layers

请注意，这些解决方法可能因为你的具体情况而有所不同。如果以上方法都无法解决问题，建议查阅TensorFlow的官方文档或者在相关的技术论坛上寻求帮助。