keras与Tensorflow-keras简介

Keras是什么？

       基于python的高级神经网络API 不是库

       以Tensorflow、CNTK或者Theano为后端运行，keras必须有后端才可以运行—后端可以切换，现在多用tensorflow

Tensorflow-keras是什么？

       Tensorflow内部对keras API规范的实现

       相对于以tensorflow为后端的keras, Tensorflow-keras与Tensorflow结合更加紧密。、

       实现在tf.keras空间下

Tf-keras和keras联系：

       基于同一套API

              Keras程序可以通过改导入方式轻松转为tf.keras程序

              反之可能不成立，因为tf.keras有其它特性

相同的JSON和HDF5模型序列化格式和语义。

Tf-keras和keras区别：

       Tf-keras全面支持eager mode

              只使用keras.Sequential和keras.Model时没影响

              自定义Model内部运算逻辑的时候会有影响

                     Tf低层API可以使用keras的model.fit等抽象

                     适用于研究人员

Tf.keras支持基于tf.data的模型训练

Tf.keras支持TPU训练

Tf.keras支持tf.distribution中的分布式策略

其它特性

    Tf.keras可以与Tensorflow中的estimator集成

    Tf.keras可以保存为SavedModel