如何识别合并到Tensorflow current的Keras版本？

TensorFlow是一个广泛使用的开源机器学习框架，而Keras是一个高级神经网络API，可以在TensorFlow中使用。在TensorFlow 2.0版本之前，Keras是作为一个独立的库存在的，但从TensorFlow 2.0版本开始，Keras被整合到了TensorFlow的核心中，成为了TensorFlow的一部分。

要识别合并到TensorFlow current的Keras版本，可以按照以下步骤进行：

1. 确认TensorFlow版本：首先，确保你安装了TensorFlow，并且版本是2.0或更高。可以使用以下代码来检查TensorFlow版本：

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

1. 导入Keras：在TensorFlow 2.0及更高版本中，Keras已经成为TensorFlow的一部分，因此不需要单独安装Keras库。可以直接通过以下代码导入Keras：

from tensorflow import keras

1. 使用Keras功能：一旦导入了Keras，你就可以使用Keras提供的各种功能，如定义模型、层、损失函数、优化器等。可以参考TensorFlow官方文档中关于Keras的部分，了解更多关于如何使用Keras的详细信息。

总结起来，要识别合并到TensorFlow current的Keras版本，只需确保你安装了TensorFlow 2.0或更高版本，并导入TensorFlow中的Keras模块即可。无需单独安装Keras库。

请注意，以上答案是基于TensorFlow 2.0及更高版本的情况，如果你使用的是较早的TensorFlow版本，请参考相应版本的文档来了解如何使用Keras。