tensorflow 2.X官网、keras官网介绍

本文介绍了TensorFlow的官方资源及版本查询方法,并详细讲解了如何使用Keras进行文本分类,特别是利用BERT模型进行高级文本处理的技术细节。
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@创建于:2022.03.26
@修改于:2022.03.26

1、官网

tensorflow官网:https://tensorflow.google.cn
在这里插入图片描述

1.1 查看版本

查看版本发布情况:API–Versions
https://tensorflow.google.cn/versions
在这里插入图片描述

1.2 查看keras

点击r2.6 – keras(搜索下)
或者在左侧导航栏查找
https://tensorflow.google.cn/versions/r2.6/api_docs/python/tf/keras

1.3 Classify text with BERT

[Classify text with BERT](Classify text with BERT)

2、keras

官网:https://keras.io/
[官网中文:https://keras.io/zh/

layer介绍:https://keras.io/api/layers/

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在使用 TensorFlow 时,用户可能会遇到 `No module named 'tensorflow.keras'` 的导入错误。该问题通常与 TensorFlow 的版本差异有关,特别是在从 1.x 升级到 2.x 的过程中,模块结构和 API 发生了变化。 ### TensorFlow 1.x 中的 Keras 导入方式 在 TensorFlow 1.x 版本中,Keras 作为子模块被包含在 `tensorflow.contrib.keras` 中。因此,如果用户尝试使用 `from tensorflow.keras.models import Sequential` 等语句,而实际运行的是 TensorFlow 1.x,则会遇到 `ModuleNotFoundError`。 解决方法是使用正确的导入路径: ```python from tensorflow.contrib.keras.api.keras.models import Sequential from tensorflow.contrib.keras.api.keras.layers import Dense from tensorflow.contrib.keras.api.keras.optimizers import Adam ``` 这种方法适用于 TensorFlow 1.14 及以上版本,其中 Keras 模块被封装在 `tensorflow.contrib.keras.api.keras` 路径下 [^1]。 ### TensorFlow 2.x 中的 Keras 导入方式 在 TensorFlow 2.x 中,Keras 已被集成到核心 API 中,因此推荐的导入方式为: ```python import tensorflow as tf # 正确导入方式(TensorFlow 2.x官方推荐) from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense from tensorflow.keras.optimizers import Adam ``` 如果在 TensorFlow 2.x 中仍然遇到 `No module named 'tensorflow.keras'` 错误,可能是由于以下原因: - TensorFlow 未正确安装。 - 使用了虚拟环境但未在该环境中安装 TensorFlow。 - Python 解释器路径配置错误。 此时应检查安装命令是否正确执行,如: ```bash pip install tensorflow ``` 或安装特定版本: ```bash pip install tensorflow==2.10.0 ``` 此外,可以通过以下命令验证 TensorFlow 是否正确安装并查看其版本: ```bash python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)" ``` ### 版本兼容性建议 - **TensorFlow 1.x 用户**:建议升级到 TensorFlow 2.x,因为 1.x 已不再维护。 - **TensorFlow 2.x 用户**:避免使用 `tensorflow.contrib` 中的模块,该模块在 2.x 中已被移除。 - **跨版本兼容代码**:如果需要编写兼容 1.x 和 2.x 的代码,可以使用 `tf.compat.v1.keras` 来导入 Keras 模块。 ---
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