Tensorflow tf.keras.models.sequential与tf.keras.sequential有什么区别？
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tf.keras.models.Sequential（）和tf.keras.Sequential（）之间有什么区别？我不太明白他们之间的区别。谁能给我解释一下吗？我不熟悉TensorFlow，但对机器学习有一些基本的了解。Keras（Keras.io）是一个独立的库。它指定了高级api。
keras（）在TensorFlow中实现kerasAPI规范
如果您打算坚持使用Tensorflow实现，我将坚持使用tf.keras。否则，您就有了后端不可知论的优势
=====
更新问题的更新
将tf.keras.models.Sequential
的包重命名为tf.keras.Sequential
必须从1.15
重命名为2.x
您可以降级tensor flow版本或更新代码。我选择后者
tf.keras.models.Sequential
及
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式
>>> tf.keras.models.Sequential==tf.keras.Sequential
True
两者都与TFv2相同。你可以晚一点用
添加到此中。我已编辑了该问题。你能解释清楚吗。实际上，我没有找到关于tf.keras.models.Sequential的文档。本文档仅提及tf.keras.Sequential。我正在学习一些使用tf.keras.models.Sequential的教程，但没有解释幕后发生的事情（现在抽象的想法对我来说还可以）。我想这就是发生的事情。因为当使用tf.keras.models.sequential或tf.keras.sequential创建模型时，该模型产生了相同的结果。谢谢Tensorflow应该在文档中提到这一点。本会有帮助的。
>>> tf.keras.models.Sequential==tf.keras.Sequential
True