tf.keras.layers.pop()不起作用，但tf.keras._layers.pop()起作用

tf.keras.layers.pop()和tf.keras._layers.pop()是TensorFlow中用于移除模型中最后一层的函数。它们的区别在于tf.keras.layers.pop()是公开的API，而tf.keras._layers.pop()是私有的API。

tf.keras.layers.pop()的作用是从模型的顶部移除最后一层，并返回移除的层。这个函数通常用于在迁移学习或模型微调中，将预训练模型的最后一层替换为新的输出层。例如，当使用tf.keras.applications中的预训练模型时，可以使用tf.keras.layers.pop()移除最后一层，然后添加一个新的全连接层来适应特定的任务。

tf.keras._layers.pop()的作用与tf.keras.layers.pop()相同，但它是私有的API，不建议直接使用。私有API可能会在未来的版本中发生变化或移除，因此建议使用公开的API来保证代码的稳定性和兼容性。

在使用tf.keras.layers.pop()时，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的模块和函数：from tensorflow import keras
2. 创建模型：model = keras.models.Sequential()
3. 添加层到模型中：model.add(...)
4. 使用pop()移除最后一层：removed_layer = model.pop()
5. 添加新的层到模型中：model.add(...)

关于tf.keras.layers.pop()的更多信息和使用示例，可以参考腾讯云的文档：tf.keras.layers.pop()。

需要注意的是，以上答案仅针对tf.keras.layers.pop()和tf.keras._layers.pop()的作用进行了解释，并没有提及其他云计算相关的知识。如果需要了解更多云计算、IT互联网领域的名词和概念，请提供更具体的问题或者话题。