keras和TensorFlow独立
时间: 2025-05-14 16:52:49 浏览: 14
### Keras 与 TensorFlow 的关系
Keras 是一种高层次的神经网络 API,最初设计为可运行在多个后端之上,包括 TensorFlow、Theano 和 CNTK[^1]。这意味着,在早期阶段,Keras 可以作为一个独立工具来构建和训练模型而不依赖于任何特定的底层框架。
然而,随着 TensorFlow 2.0 的发布,Keras 被正式集成到了 TensorFlow 中,并成为了其官方推荐的高层 API (即 `tf.keras`)。尽管如此,仍然存在一个多后端版本的 Keras,该版本能够与其他计算引擎一起工作[^3]。因此,理论上讲,如果开发者选择使用多后端版 Keras,则它可以不完全依附于 TensorFlow 来运作;但实际上,大多数现代项目更倾向于采用已内置至 TensorFlow 的 `tf.keras` 版本,因为这样可以获得更好的性能优化和支持。
另外值得注意的是,虽然当前还有部分场景下允许单独安装并运用传统意义上的“独立”Keras库来进行开发活动(比如配合其他非TF系DL平台),但长远来看这种做法逐渐被边缘化——尤其是当涉及到最新特性或者最佳实践指导方针时更是如此。
综上所述,虽然曾经有一段时间 Keras 可以作为完全脱离 Tensorflow 存在的一个选项供人们选用;但现在由于两者之间紧密的合作模式加上 TF 对 keras 功能集不断吸收融合的过程使得直接利用 tensorflow 自身携带的那个 tf.Keras 成为了更加主流的选择方案之一.
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
model = keras.Sequential([
keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.01),
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
```
上述代码片段展示了如何基于 TensorFlow 内部实现的 Keras 构建简单的全连接前馈神经网络实例.
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