为什么相同的神经架构在Keras中有效，而Tensorflow (叶分类)不起作用？

在Keras和Tensorflow中，都是用来构建和训练神经网络模型的工具。Keras是一个高级的神经网络API，它可以在底层使用多种深度学习框架，包括Tensorflow。相同的神经架构在Keras中有效，而在Tensorflow中不起作用，可能是由于以下几个原因：

1. 版本差异：Keras和Tensorflow是两个独立的项目，它们的版本可能存在差异。某些特定的神经架构在Keras中可能得到了更好的支持和优化，而在Tensorflow中可能存在一些限制或问题。
2. API设计差异：Keras提供了一种更高级的、用户友好的API，使得构建和训练神经网络变得更加简单和直观。Keras隐藏了一些底层的细节，提供了更高层次的抽象，使得相同的神经架构在Keras中更容易有效地工作。而Tensorflow更加底层，需要开发者手动处理更多的细节，可能需要更多的代码和配置来实现相同的功能。
3. 默认参数设置差异：Keras和Tensorflow在默认参数设置上可能存在差异，这可能会导致相同的神经架构在两者中表现不同。例如，学习率、优化器、正则化等参数的默认值可能不同，这可能会影响模型的训练效果。

总之，Keras和Tensorflow是两个不同的工具，它们在设计理念、API接口、默认参数设置等方面存在差异。相同的神经架构在Keras中有效，而在Tensorflow中不起作用可能是由于这些差异导致的。对于这种情况，可以尝试调整参数、修改代码或者使用其他的神经网络框架来解决问题。