Tensorflow tf.layers.Conv1D vs tf.keras.layers.Conv1D

我正在使用教程中的Find，但后来意识到它已被弃用。然后我发现了，并且。我知道后一个是一维卷积层的keras实现。但是，我不确定使用哪一个，在功能方面有什么不同。如果有人能指出在输入数据来自csv文件的情况下使用这两种方法中的任何一种的例子，那就太好了

首先，Layers API已弃用，将从TF 2.0中删除

keras.layers

是一个直接的替代品，因为它将是未来版本的主要高级api。 根据官方文件，

tf.layers

是围绕

tf.keras.layers

的包装。层API中的卷积层继承自

tf.keras.layers

。发件人：

TensorFlow层不能直接在Keras模型中使用，因为它们缺少Keras API所需的某些属性。但是，可以将其与Keras Lambda层一起使用

@tf_export('layers.Conv1D')
class Conv1D(keras_layers.Conv1D, base.Layer):
  """1D convolution layer (e.g. temporal convolution).