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tf.keras和tf.python.keras有什么区别？

我遇到了严重的不兼容性问题，因为相同的代码在一个代码与另一个代码之间却发生了冲突。例如：

从Github的源代码来看，这些模块及其导入看起来完全相同，tf.keras甚至从中导入也是如此tf.python.keras。在教程中，我看到两者都经常使用。例如，下面的代码将失败tf.python.keras。

这是怎么回事？有什么区别，什么时候应该使用其中一个？

from tensorflow.keras.layers import Input, Dense
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.optimizers import Nadam
import numpy as np

ipt   = Input(shape=(4,))
out   = Dense(1, activation='sigmoid')(ipt)
model = Model(ipt, out)
model.compile(optimizer=Nadam(lr=1e-4), loss='binary_crossentropy')

X = np.random.randn(32,4)
Y = np.random.randint(0,2,(32,1))
model.train_on_batch(X,Y)

Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

附加信息：