我应该使用独立的 Keras 库还是 tf.keras？
Should I use the standalone Keras library or tf.keras?
随着 Keras 成为 TensorFlow 的 API，有很多旧版本的 Keras 代码，例如 https://github.com/keiserlab/keras-neural-graph-fingerprint/blob/master/examples.py
from keras import models
使用当前版本的 TensorFlow，我们是否需要将每个 Keras 代码更改为？
from tensorflow.keras import models
你把事情搞混了：
- Keras (https://keras.io/) 是一个独立于 TensorFlow 的库，它指定了一个高级 API 用于构建和训练神经网络，并且能够使用多个后端之一（其中， TensorFlow) 用于低级张量计算。
tf.keras (https://www.tensorflow.org/guide/keras) 在 TensorFlow 中实现了 Keras API 规范。此外，tf.keras API 经过优化，可以与其他 TensorFlow 模块很好地协同工作：您可以将 tf.data 数据集传递给 tf.keras 模型的 .fit() 方法，例如，或将 tf.keras 模型转换为具有 tf.keras.estimator.model_to_estimator 的 TensorFlow 估计器。目前，tf.keras API 是在 TensorFlow 中构建模型时要寻找的高级 API，未来将继续与其他 TensorFlow 功能集成。
所以回答你的问题：不，你不需要将 Keras 代码转换为 tf.keras 代码。 Keras 代码使用 Keras 库，甚至可能运行在与 TensorFlow 不同的后端之上，并且将来会继续正常运行。更重要的是，不要在同一个脚本中混合使用 Keras 和 tf.keras 对象，因为这可能会产生不兼容性，例如 .
更新：Keras 将被弃用 tf.keras：https://twitter.com/fchollet/status/1174019423541157888
随着 Keras 成为 TensorFlow 的 API，有很多旧版本的 Keras 代码，例如 https://github.com/keiserlab/keras-neural-graph-fingerprint/blob/master/examples.py
from keras import models
使用当前版本的 TensorFlow，我们是否需要将每个 Keras 代码更改为？
from tensorflow.keras import models
你把事情搞混了：
- Keras (https://keras.io/) 是一个独立于 TensorFlow 的库，它指定了一个高级 API 用于构建和训练神经网络，并且能够使用多个后端之一（其中， TensorFlow) 用于低级张量计算。
tf.keras(https://www.tensorflow.org/guide/keras) 在 TensorFlow 中实现了 Keras API 规范。此外，tf.kerasAPI 经过优化，可以与其他 TensorFlow 模块很好地协同工作：您可以将tf.data数据集传递给tf.keras模型的.fit()方法，例如，或将tf.keras模型转换为具有tf.keras.estimator.model_to_estimator的 TensorFlow 估计器。目前，tf.kerasAPI 是在 TensorFlow 中构建模型时要寻找的高级 API，未来将继续与其他 TensorFlow 功能集成。
所以回答你的问题：不，你不需要将 Keras 代码转换为 tf.keras 代码。 Keras 代码使用 Keras 库，甚至可能运行在与 TensorFlow 不同的后端之上，并且将来会继续正常运行。更重要的是，不要在同一个脚本中混合使用 Keras 和 tf.keras 对象，因为这可能会产生不兼容性，例如
更新：Keras 将被弃用 tf.keras：https://twitter.com/fchollet/status/1174019423541157888