因为我看到tf中也有keras，不知道是不是有相同功能？
随着越来越多的 TensorFlow 用户开始使用 Keras 的简易高级 API，越来越多的 TensorFlow 开发人员开始考虑将 Keras 项目纳入 TensorFlow 中作为一个单独模块，并将其命名为 tf.keras。TensorFlow v1.10 是 TensorFlow 第一个在 tf.keras 中包含一个 keras 分支的版本。
现在 TensorFlow 2.0 已发布，keras 和 tf.keras 已经处于同步状态，这意味着尽管 keras 和 tf.keras 仍是独立的两个项目，但是开发人员应该开始使用 tf.keras，因为 keras 软件包仅支持错误修复。
正如 Keras 的创建者和维护者 Francois Chollet 所说：
这也是 Keras 支持多个后端的最后一个主要版本。长期来看，我们建议用户考虑开始将 TensorFlow 2.0 中的 Keras 代码切换为 tf.keras。
---
2.3.0 是第一个支持 TensorFlow 2.0 的 multi-backend Keras 版本，它兼容 TensorFlow 1.14、1.13 以及 Theano 和 CNTK。此版本 API 与 TensorFlow 2.0 中的 tf.keras API 同步。但需要注意的是，它不支持大多数 TensorFlow 2.0 功能，包括 Eager Execution。如果需要使用这些功能，可以使用 tf.keras。
这同时也是 multi-backend Keras 的最后一个主要版本，开发团队表示接下来 6 个月内，也就是 2020 年 4 月之前会继续维护 multi-backend Keras，TensorFlow 的 tf.keras 将将其取代，建议用户转移到 tf.keras。
综上，安装tensorflow后，无需再单独安装keras。