Keras 是一個用于構建和訓練深度學習模型的高階 API。它可用于快速設計原型、高級研究和生產(chǎn)，具有以下三個主要優(yōu)勢：
- 方便用戶使用
Keras 具有針對常見用例做出優(yōu)化的簡單而一致的界面。它可針對用戶錯誤提供切實可行的清晰反饋。 - 模塊化和可組合
將可配置的構造塊連接在一起就可以構建 Keras 模型，并且?guī)缀醪皇芟拗啤?/li> - 易于擴展
可以編寫自定義構造塊以表達新的研究創(chuàng)意，并且可以創(chuàng)建新層、損失函數(shù)并開發(fā)先進的模型
導入 tf.keras
這是一個用于構建和訓練模型的高階 API，包含對 TensorFlow 特定功能（例如 Eager Execution、tf.data 管道和 Estimator）的頂級支持。tf.keras 使 TensorFlow 更易于使用，并且不會犧牲靈活性和性能。
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
print(tf.VERSION)
print(tf.keras.__version__)
1.11.0
2.1.6-tf
tf.keras 可以運行任何與 Keras 兼容的代碼，但請注意：
- 最新版 TensorFlow 中的
tf.keras版本可能與 PyPI 中的最新keras版本不同。請查看tf.keras.**version**。 -
保存模型的權重時，
tf.keras默認采用檢查點格式。請傳遞save_format='h5'以使用 HDF5。
