人工智能 tensorflow2.0以上的版本中包含了keras模块

TensorFlow 2.0 及以上版本集成了 Keras 作为其官方高级深度学习 API 的一部分。在 TensorFlow 2.0 及以后的版本中，你可以使用 tf.keras 模块直接访问 Keras API。

tf.keras 是 TensorFlow 的 Keras 实现，它提供了与标准 Keras API 几乎相同的接口，并且通过 TensorFlow 张量（tf.Tensor）实现了更好的集成。因此，对于大多数用户来说，tf.keras 可以直接满足深度学习任务的需求。

在 TensorFlow 2.0 及以上版本中，你可以使用以下方式导入 tf.keras：

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras.models import Sequential

from tensorflow.keras.layers import Dense, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten

# 创建一个简单的Sequential模型

model = Sequential()

model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))

model.add(MaxPooling2D((2, 2)))

model.add(Flatten())

model.add(Dense(64, activation='relu'))

model.add(Dense(10, activation='softmax'))

这里，tf.keras.models 和 tf.keras.layers 提供了模型的构建和层的定义等功能，与标准的 Keras 完全兼容。

请注意，尽管 tf.keras 和独立安装的 keras 有很大的相似性，但由于 TensorFlow 的一些特性，特别是在 Eager Execution 模式下，tf.keras 可能会表现得更为灵活和强大。

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