keras？上原keras改名了吗

一、上原keras改名了吗

1.是的，上原keras已经改名了。2.这是因为在2019年，Google宣布将原先的keras项目正式整合到TensorFlow中，成为TensorFlow的官方高级API，因此原先的keras项目改名为tf.keras。3.这个改名对于使用TensorFlow的开发者来说，意味着更加紧密的集成和更好的支持，同时也使得使用keras进行深度学习开发更加便捷和高效。

二、如何评价深度学习框架Keras

Keras的口号是：

尽可能缩短从想法到结果的延迟是做好研究的关键。

所以，推荐用Keras来学习深度学习（像不像绕口令）。对于学习而言，及时反馈非常非常重要。所以编程语言的学习经常推荐用REPL（读取-求值-输出循环，Read-Eval-PrintLoop）。深度学习同理。

（图片来源：Keras官网）

得益于Keras精心设计的API和优良的文档，用Keras搭神经网络，是难以想象的方便。不消一刻钟，参考Keras的文档，就可以搭一个神经网络：

#导入模块

fromkeras.modelsimportSequential

fromkeras.layersimportDense

importnumpyasnp

model=Sequential()

#加上一些密集层

model.add(Dense(units=64,activation=’relu’,input_dim=1424))

model.add(Dense(units=2696))

#指定损失函数为MSE，使用Adam优化

model.compile(loss='mse',optimizer='adam')

#拟合数据

model.fit(predictors[0:80,],estimator[0:80,],validation_data=(predictors[81:,],estimator[81:,]),epochs=80,batch_size=32)

#保存结果

np.savetxt("keras_fit.csv",model.predict(data),delimiter=",")

看，我没有骗你，就是这么简单。

三、keras和tensorflow区别

两者的区别

1.tensorflow好比是木头，Keras好比是拿tensorflow做好的木板。如果你盖的房子简单，形状大众，Keras调用起来会很方便。但如果想设计特殊的房子，那就要从木料开始。

2.tensorflow已经可以调用keras相关函数.keras的关键计算依托于tensorflow或者theano.theano不更新了，keras封装的比较好。初学和入门的话建议用keras。但是想要深入或者做自己的项目的话建议用tensorflow。