2017 年中，keras 已經被大規模採用，並與 tensorflow 整合在一起。這種 tensorflow + keras 的組合讓你可以：
1、使用 keras 的介面定義模型；
2、如果你需要特定的 tensorflow 功能或者需要實現 keras 不支援但 tensorflow 支援的自定義功能，可以回到 tensorflow。
簡單地說，你可以將 tensorflow **直接插入到 keras 的模型或訓練管道中！
我們將使用標準的 keras 模組以及 tensorflow 的 tf.keras 模組實現乙個卷積神經網路（cnn）。
我們將在乙個樣本資料集上訓練 cnn，然後檢查結果——你會發現，keras 和 tensorflow 可以很融洽地合作。
tensorflow 宣布將 keras 整合到官方 tensorflow 版本中已經一年多時間了。可以通過 tf.keras 子模組訪問 keras。
更重要的是，keras + tensorflow 的整合是無縫的，你可以直接將 tensorflow **放到 keras 模型中。
在 tensorflow 中使用 keras 將為你帶來兩全其美的好處：
你可以使用 keras 提供的簡單直觀的 api 來建立模型；
keras api 與 scikit-learn（被認為是機器學習 api 的「**標準」）很像；
keras api 採用了模組化，易於使用；
當你需要自定義實現或者更複雜的損失函式時，可以直接進入 tensorflow，並讓**自動與 keras 模型整合。
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