`tf.keras.losses` 与 `tf.losses` 或 `tf.keras.optimizers` 与 `tf.optimizers` 有什么区别？答案

【问题标题】：What is the difference between `tf.keras.losses` vs. `tf.losses`, or `tf.keras.optimizers` vs. `tf.optimizers`?`tf.keras.losses` 与 `tf.losses` 或 `tf.keras.optimizers` 与 `tf.optimizers` 有什么区别？
【发布时间】：2020-12-25 20:29:34
【问题描述】：

以下有什么区别吗？

loss = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()
loss2 = tf.losses.SparseCategoricalCrossentropy()

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()
optimizer2 = tf.optimizers.Adam()

【问题讨论】：

标签： python tensorflow keras tf.keras tensorflow2.x

【解决方案1】：

它们之间没有区别，只是彼此的别名。您可以在相应的文档页面here 中找到此信息：

和here:

【讨论】：

【解决方案2】：

我相信你可以使用带有 tensorflow 的 keras 作为后端，这意味着你可以通过 keras 使用 tensorflow 的所有功能，以及一些使其更高级别的附加功能。

这意味着它们应该是相同的。

【讨论】：