keras和tf.keras之间有什么区别？

Keras 和 tf.keras 主要有以下几个区别：

1. 库的来源和维护：

   • Keras 是一个独立的开源项目，由 François Chollet 于 2015 年开始开发。这个库原本设计为快速实验机器学习模型的高级API。
   • tf.keras 是 TensorFlow 的官方版本的 Keras，集成在 TensorFlow 里面。从 TensorFlow 1.10 开始，tf.keras 被纳入了 TensorFlow 核心库中，并且在 TensorFlow 2.x 中成为了推荐的模型开发API。

2. API 兼容性：

   • Keras 支持多种后端，比如 TensorFlow、Theano 或 CNTK。这意味着用户可以在这些不同的后端之间切换。
   • tf.keras 专门为 TensorFlow 设计，优化了 TensorFlow 的功能和性能。所有的 tf.keras 模型都是专为 TensorFlow 构建的，不能与其他后端兼容。

3. 功能和更新速度：

   • 由于 tf.keras 是 TensorFlow 的一部分，它能更快地获得 TensorFlow 新功能的支持，比如对分布式训练的支持等。此外，tf.keras 通常能更好地利用 TensorFlow 生态系统，如 TensorFlow Serving 或 TensorFlow Lite。
   • Keras 作为一个独立项目，虽然更新可能不如 tf.keras 那么快速，但它提供了更为通用的 API，适用于那些不仅仅使用 TensorFlow 的用户。

4. 性能：

   • tf.keras 通常能提供更优化的性能，因为它是直接构建在 TensorFlow 上的。这意味着模型的执行更紧密地与 TensorFlow 的底层实现集成。

5. 用例：

   • 如果一个用户已经在使用 TensorFlow，并且不打算切换到其他后端，使用 tf.keras 是更自然的选择，因为它能提供更加无缝的集成和更高的性能。
   • 对于需要在不同深度学习框架之间切换的用户，或者对特定 TensorFlow 功能没有特别需求的用户，使用独立的 Keras 可能是更好的选择。

通过上述比较可以看出，选择 Keras 还是 tf.keras 主要取决于用户的具体需求以及他们使用的其他技术栈。