Keras 是一个用于构建和训练深度学习模型的高阶 API。它可用于快速设计原型、高级研究和生产，具有以下三个主要优势：
- 方便用户使用
Keras 具有针对常见用例做出优化的简单而一致的界面。它可针对用户错误提供切实可行的清晰反馈。 - 模块化和可组合
将可配置的构造块连接在一起就可以构建 Keras 模型，并且几乎不受限制。 - 易于扩展
可以编写自定义构造块以表达新的研究创意，并且可以创建新层、损失函数并开发先进的模型
导入 tf.keras
这是一个用于构建和训练模型的高阶 API，包含对 TensorFlow 特定功能（例如 Eager Execution、tf.data 管道和 Estimator）的顶级支持。tf.keras 使 TensorFlow 更易于使用，并且不会牺牲灵活性和性能。
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
print(tf.VERSION)
print(tf.keras.__version__)
1.11.0
2.1.6-tf
tf.keras 可以运行任何与 Keras 兼容的代码，但请注意：
- 最新版 TensorFlow 中的
tf.keras版本可能与 PyPI 中的最新keras版本不同。请查看tf.keras.**version**。 -
保存模型的权重时，
tf.keras默认采用检查点格式。请传递save_format='h5'以使用 HDF5。
