tf.keras.models.sequential 和 tf.keras.sequential 有什么区别？

Question

tf.keras.models.Sequential() 和 tf.keras.Sequential() 有什么区别？我不太了解它们之间的区别。有人可以向我解释吗？我是 TensorFlow 的新手，但对机器学习有一些基本的了解。

Answer 1

Keras (keras.io) 是一个独立可用的库。它指定了高级api。 tf.keras (https://www.tensorflow.org/guide/keras) 在 TensorFlow 中实现了 Keras API 规范。

如果您打算坚持使用 Tensorflow 实现，我会坚持使用 tf.keras。否则你有后端不可知论的优势。

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更新问题。

tf.keras.models.Sequential 到 tf.keras.Sequential 的包重命名一定是从 1.15 到 2.x 发生的，您可以降级您的张量流版本或更新代码。我会选择后者

Answer 2

tf.keras.models.Sequential

和

tf.keras.Sequential

做同样的事情，但它们来自不同版本的tensorflow。根据文档 (TensorFlow 2.0)，tf.keras.Sequential 是调用此函数的最新方法。

Answer 3

>>> tf.keras.models.Sequential==tf.keras.Sequential
True

都和TFv2一样。你可以用后者。

添加在此commit。