在 TensorFlow 中，提供有一个高阶 API —— tf.keras ，使用它可以快速的构建神经网络模型，而且程序具有很好的可读性和易用性。

Keras 是由 Python 编写的开源人工神经网络库。

要注意的是，Keras 只是一个前端工具，是介于程序员与后端计算引擎之间的接口，它不能离开后端计算引擎而独立工作。Keras 默认的后端是 TensorFlow，也可以指定其他深度学习工具作为其后端。

因此，在安装和使用 Keras 时，可以采用两种方法。

方法一：
把 Keras 作为一个独立的开发工具进行安装，然后将 TensorFlow 作为其后端。在安装 Keras 后，如果没有检测到 TensorFlow ，Keras 会以依赖项的方式自动安装 TensorFlow 。

方法二：
我们也可以把 Keras 作为 TensorFlow 的一个高阶 API来使用，在这种情况下，我们只需要直接安装 TensorFlow ，tf.keras 就会作为一个子模块而自动被安装。

在 TensorFlow 1.4 版本以后，tf.keras 已经成为 TensorFlow 的官方 API。

在 TensorFlow 2.0 版本中，将 tf.keras 和 TensorFlow 进行了进一步整合。

作为独立工具，就称为 Keras ，作为 TensorFlow 的一个高阶 API，就称为 tf.keras 。