我发现tf.keras与keras有很大不同，在keras中，当你使用普通函数而不是Lambda包装函数时，就会出现错误，错误是"AttributeError:"NoneType"对象没有属性"_inbound_nodes"，而在tf.keras中，允许同时使用normal函数和tf.keras.layers.funtion。keras似乎使用不同的数据结构，在层之间创建innode。
是的，Keras和Tf.Keras.之间有区别
Keras是TensorFlow之上的独立库实现。
TF。Keras是在TensorFlow(以及旧版本中的其他DL框架(中实现的Keras库。
每个人都应该选择TF.Keras，因为它维护得更好，不太容易出现错误，以及未来的发展方向；事实上，大多数Keras开发人员现在都在开发TF。Keras，包括创建者Francois Chollet。
Keras单机版将不会发布任何其他主要版本，并将在未来被放弃。
对于您必须解决的所有项目和任务，请选择TF.Keras.