请问tensorflow2.3.0之后是不是不用再单独装keras了

不需要。
在 TensorFlow 2.0 中，你应该使用 tf.keras，而不是单独的 keras 包。Keras已经集成到 TensorFlow 的 tf.keras中。

TensorFlow2.0中的tf.keras和Keras的区别？为什么要用tf.keras？_Yuetianw的博客-CSDN博客_keras库与tensorflow中的keras库不一样随着 TensorFlow 2.0 的发布，不少开发者产生了一些疑惑：作为 Keras 用户，TensorFlow 2.0 的发布跟我有关系吗？TensorFlow 中的 tf.keras 和 Keras 有什么区别？我该用哪一个训练神经网络？在本文中，作者给出的答案是：你应该在以后所有的深度学习项目和实验中都使用 tf.keras。通过本教程，你可以了解 Keras 和 tf.keras 之间的区别，以及 TensorFlow 2.0 的新特性。本教程的灵感来自于上周二我在 PyImageSearch

https://blog.csdn.net/weixin_43499292/article/details/123283348?utm_source=app&app_version=5.5.0

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。
无需再单独安装keras。

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