Question

我从互联网上获得了一些有效的Python3来源，最初的Keras导入是直接，如下所示：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
...

在TensorFlow文档中，我看到以下间接表单：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
...

在我看来，它们分别意味着：可以在不知道TensorFlow落后的情况下使用Keras，并且（再次？）提供了Keras作为TensorFlow的一部分。（我希望Keras同样在前一种情况下提供对TensorFlow的引用）

有什么区别？它取决于Keras和TensorFlow的安装方式，还是取决于它们的使用方式？是我必须摆脱的潜在混乱根源吗？换句话说，我应该修复安装，如何安装？还是我只接受其中的两种，并管理它们各自的用法以安全地与它们同住？

背景：我的安装在带有Python3.5.2的Ubuntu Linux下，其中pip3 list显示以下软件包：

Keras (2.2.4)
Keras-Applications (1.0.6)
Keras-Preprocessing (1.0.5)
tensorboard (1.12.0)
tensorflow (1.12.0)

顺便说一句，我检查了它们是否确实不同：

import keras as keras
import tensorflow.keras as tf_keras
print( keras is tf_keras )
---> False
print( [keras.__version__ , tf_keras.__version__] )
---> ['2.2.4', '2.1.6-tf']
print( [len(dir(keras)) , len(dir(tf_keras)) ] )
---> [32, 30]
print( [ len(dir(keras.models)) , len(dir(tf_keras.models)) ] )
---> [27, 17]
print( [ len(dir(keras.layers)) , len(dir(tf_keras.layers)) ] )
---> [167, 117]

实际上，我似乎有两个不同的Keras，而前者的版本更高且更丰富。

相关阅读，有用但不足以解决“是否需要修复？”问题：

谢谢！

Answer 1

不需要修复。它们是两个不同的软件包，您只需管理它们各自的用法即可。

Answer 2

与其发布我自己的答案，不如给我一个非常详尽的答案，比我能写的要好得多：它是here（感谢Adrian Rosebrock）。

免责声明：我与Adrian或其活动没有任何联系。不过，我非常感谢他的解释。

直接导入Keras还是通过TensorFlow导入？我应该卸载其中一个吗？

2 个答案: