tf.keras和keras有什么区别

tf.keras和keras的区别有：1、维护者；2、集成程度；3、更新速度。Keras是由François Chollet创建并维护的，它是一个独立的、开源的神经网络库。而tf.keras是TensorFlow的Keras API规范，由TensorFlow团队维护。

一、维护者

Keras是由François Chollet创建并维护的，它是一个独立的、开源的神经网络库。而tf.keras是TensorFlow的Keras API规范，由TensorFlow团队维护。

二、集成程度

tf.keras是TensorFlow的一部分，与TensorFlow的集成程度更高，可以直接使用TensorFlow的特性，如eager execution、tf.data等。而Keras则需要通过backend接口来使用TensorFlow或其他框架的特性。

三、更新速度

在更新速度上，tf.keras通常会比Keras慢一些。因为新的特性需要先在Keras中实现和测试，然后才会被添加到tf.keras中。

延伸阅读

什么是tf.keras？

tf.keras是TensorFlow的Keras API规范，它提供了高级的神经网络构建和训练工具，可以与TensorFlow的其他特性无缝集成。