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tf_keras是 TensorFlow 官方维护的 Keras 包，它是从 TensorFlow 2.16 版本开始引入的一个独立 Python 包。
它的出现背景和核心要点如下：
起源：Keras 与 TensorFlow 的整合与分离：
最初，Keras 是一个独立的高级神经网络 API，支持多种后端（包括 TensorFlow、Theano、CNTK）。
TensorFlow 1.x 后期开始，Keras 被深度集成到 TensorFlow 中，成为
tf.keras模块。tf.keras是 TensorFlow 的首选高级 API，提供了构建和训练模型的便捷接口。随着 Keras 3.0 的发布（由 Keras 团队主导），Keras 重新成为一个独立的多后端框架（支持 TensorFlow、JAX、PyTorch）。这个独立版本通常被称为
keras-core或keras(通过pip install keras安装)。为了保持 TensorFlow 用户生态的稳定性和对 TensorFlow 深度集成的需求，TensorFlow 团队决定在 TensorFlow 内部继续维护一个专门为 TensorFlow 优化和绑定的 Keras 实现，这就是
tf_keras。
目的：
稳定性： 避免 TensorFlow 用户因 Keras 核心库（
keras-core）的独立发展（可能引入不兼容变更或优先支持其他后端）而被迫升级或遇到兼容性问题。深度集成： 保持与 TensorFlow 底层基础设施（如分布式策略
tf.distribute、TensorFlow Serving、TF Lite、TF.js、TFX 等）的无缝集成和优化。TensorFlow 优先： 确保 Keras API 在 TensorFlow 生态中的行为一致性和最佳性能。
解耦： 将 TensorFlow 内部的 Keras 实现 (
tf.keras) 从 TensorFlow 主仓库中分离出来，成为一个独立的、版本化的包 (tf_keras)，使得 TensorFlow 本身的发布节奏和tf_keras的更新可以更灵活。
与
tf.keras的关系：tf_keras就是 TensorFlow 中tf.keras模块的源代码打包成的独立 Python 包。当你安装 TensorFlow (>=2.16) 时，它会自动安装
tf_keras作为依赖项。在 TensorFlow 代码中，你仍然像以前一样使用
import tensorflow as tf然后tf.keras...。这个tf.keras的底层实现就是tf_keras包提供的。你也可以直接
import tf_keras as keras来使用它，就像使用独立的 Keras 一样，但它只支持 TensorFlow 后端，并且深度绑定 TensorFlow 特性。
与独立
keras(Keras Core / Keras 3) 的关系：不同的包：
tf_keras和keras(pip install keras) 是两个不同的 Python 包。不同的目标：
tf_keras是 TensorFlow 生态专用的、与 TensorFlow 深度绑定的 Keras 实现。keras(Keras Core) 是一个独立的多后端框架。兼容性：
tf_keras的 API 旨在高度兼容 TensorFlow 2.15 及之前版本中的tf.kerasAPI。从tf.keras迁移到tf_keras通常只需要修改导入语句（from tensorflow import keras->import tf_keras as keras）。它不一定完全跟随独立keras的最新 API 变化。后端：
tf_keras仅支持 TensorFlow 后端。独立keras支持 TensorFlow、JAX、PyTorch 后端。
如何安装和使用：
通常，你不需要单独安装
tf_keras。安装 TensorFlow (>=2.16) 时会自动安装它。在 TensorFlow 代码中：继续使用
import tensorflow as tf然后model = tf.keras.Sequential(...)。如果你想明确使用
tf_keras包（例如，在非 TensorFlow 特定上下文中强调你用的是 TensorFlow 的 Keras，或者需要直接引用包名）：import tf_keras as keras然后model = keras.Sequential(...)。
总结：
tf_keras是 TensorFlow 官方分叉和维护的 Keras 实现。它是一个独立的 Python 包，但作为 TensorFlow (>=2.16) 的核心依赖项自动安装。它提供了与之前 tf.keras高度兼容的 API，并深度集成 TensorFlow 特性，专为 TensorFlow 用户设计，旨在保证 TensorFlow 生态中 Keras 的稳定性和最佳集成。你可以通过 tf.keras或直接导入 tf_keras来使用它。它与通过 pip install keras安装的独立多后端 Keras (Keras Core / Keras 3) 是不同的包。