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。
文章标题：tf.keras和keras有什么区别，发布者：E.Z，转载请注明出处：https://worktile.com/kb/p/62553
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