tensorflow.keras.layers和keras.layers有什么区别？
tensorflow.keras.layers和keras.layers有什么区别？
提问于 2020-11-10 14:13:42
我在堆栈溢出网站上读到了一个相关问题的答案，它解释了tensorflow.keras.layers和tensorflow.layers之间的区别，链接：
tf.keras.layers和tf.layers的区别是什么？
但是，它没有回答tensorflow.keras.layers和keras.layers之间的区别，而我注意到我也可以导入它们。
那么，他们之间有什么区别呢？
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2020-11-10 14:28:12
Keras曾经能够支持不同的后端(tensorflow、theano和CNTK)。从Keras2.3开始，keras和tf.keras之间没有差异。
github上的keras存储库的自述摘录如下：
多后端Keras和tf.keras 多后端Keras已经停止。此时，我们建议使用多后端Keras与TensorFlow后端切换到tf.keras的Keras用户在TensorFlow 2.0中。 Keras2.2.5是Keras实现2.2.* API的最后一个版本。这是最后一个只支持TensorFlow 1(以及Theano和CNTK)的版本。 当前发布的版本是Keras2.4.0，它简单地重定向到tf.keras.
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/64770581
复制相关文章
相似问题
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号