当我要导入keras时，我发现有三种keras类型：“ keras”，“ tensorflow.keras”和“ tensorflow.python.keras”。
我总是直接使用“ import keras”。但是我想知道是否对tf.gradients进行了一些修改，我的keras模型会受到影响吗？ 例如，我要使用一个名为“ gradient-checkpointing”的程序包，该程序包需要用自定义渐变替换默认的tf_gradients：
from tensorflow.python.ops import gradients as tf_gradients
tf_gradients.gradients = gc.gradients_speed
但是，如果我使用“ import keras”来构建模型，基于我的基于keras的模型会调用新的gc.gradients_speed吗？
更新： 我知道建议普通用户使用“ tf.keras”。我也知道'tf.python.keras'是私有的，仅供开发人员使用。但是这里我想使用我自己的customerzed渐变策略，该策略需要“ tf.python.ops.gradients”。 所以我的问题是：如果我使用修改后的“ tf.python.ops.gradients”，哪个“ keras”会受到影响？ “ tf.keras”？还是“ keras”？或“ tf.python.keras”？ （我希望选择一个叫'tf.python.ops.gradients'的keras，以便我可以验证我的customerzed渐变是否确实有效。