keras和tensorflow_是否支持Keras引擎？

Keras和TensorFlow均支持Keras引擎，但在使用时有一些注意事项。

TensorFlow 2.0引入了tf.keras作为其核心组件，而原始的Keras库则逐渐走向维护模式，这种变化为深度学习研究者和开发者带来了一些重要的新特性和改进，以下将详细阐述Keras和TensorFlow对Keras引擎的支持情况：

1、Keras与TensorFlow的历史和发展

历史背景：Keras最初作为一个独立的神经网络库，由Francois Chollet创建，旨在提供简单、快速开发深度学习模型的途径，随着深度学习的发展，Keras因其易用性和用户友好的API而广受欢迎。

整合过程：在TensorFlow 2.0发布后，Keras被完全整合到TensorFlow中，作为其官方高级API，这一举措旨在统一TensorFlow的使用体验，并利用Keras的便捷性提升TensorFlow的用户基础和开发效率。

2、TensorFlow 2.0中的Keras（tf.keras）

整合优势：在TensorFlow 2.0中，tf.keras提供了与原始Keras相同的API，但增加了TensorFlow底层优化和新功能的支持，这使得使用者能够无缝迁移现有Keras模型，并利用TensorFlow的强大功能进行扩展和优化。

新功能：TensorFlow 2.0引入了如自动求导、模型和层子类化以及更好的多GPU/分布式训练支持等新特性，这些功能显著提高了深度学习项目的开发效率和模型性能。

3、为何选择tf.keras而非独立Keras

一致性和兼容性：使用tf.keras可以确保与TensorFlow的完整兼容性，享受持续的更新和支持，相比之下，独立的Keras库将主要支持错误修复，而新功能的开发则会集中在tf.keras上。

功能丰富：tf.keras受益于TensorFlow生态系统中的持续开发，包括对TensorFlow Lite和TensorFlow Extended等扩展工具的支持。

4、如何迁移到tf.keras

代码兼容性：由于TensorFlow 2.0中的tf.keras旨在提供与原始Keras相似的API，大多数情况下，现有的Keras模型可以通过少量修改甚至无需修改即可在tf.keras中运行。

迁移步骤：迁移过程包括安装TensorFlow 2.0，将原有的import keras更改为import tensorflow.keras，并确保使用的API与tf.keras兼容，在某些情况下，可能需要根据TensorFlow 2.0的新特性调整模型构建和训练代码。

5、未来发展趋势

社区支持：随着深度学习社区的快速发展，越来越多的开发者和研究人员选择使用tf.keras进行模型开发和实验。

持续创新：TensorFlow团队将持续在tf.keras上投入，推动其与TensorFlow生态系统的深度融合，不断提升深度学习开发的效率和体验。

归纳而言，TensorFlow和Keras均支持Keras引擎，但在TensorFlow 2.0及以后的版本中，推荐使用tf.keras作为深度学习项目的首选工具，这不仅保证了与TensorFlow的完美兼容性，还允许使用者充分利用TensorFlow的最新特性和优化，建议深度学习研究者和开发人员逐步将现有Keras模型迁移到tf.keras，以确保项目的未来兼容性和可持续发展。