pip install tensorflow pip install keras安装完成后，您可以使用以下代码来导入它们：
import tensorflow as tf from tensorflow import keras这将导入TensorFlow和Keras库，您可以使用它们来构建神经网络。例如，以下代码将创建一个简单的神经网络：
model = keras.Sequential([
keras.layers.Dense(64, activation="relu", input_shape=(784,)),
keras.layers.Dense(10, activation="softmax")
])
这将创建一个具有两个密集层的神经网络，第一个层具有64个神经元和ReLU激活函数，第二个层具有10个神经元和Softmax激活函数。此模型将用于MNIST数字分类任务，输入形状为784。
然后，您可以使用以下代码来编译和训练模型：
model.compile(optimizer="adam",
loss="sparse_categorical_crossentropy",
metrics=["accuracy"])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
这将使用Adam优化器和稀疏分类交叉熵损失函数来编译模型，并使用训练数据x_train和y_train进行5个时期的训练。
最后，您可以使用以下代码来评估模型：
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print("Test accuracy:", test_acc)
这将使用测试数据x_test和y_test来评估模型，输出测试准确性。
总之，Keras和TensorFlow是两个密切相关的深度学习框架，它们的结合使得构建、训练和评估神经网络更加容易。在编程中，您可以使用简单的API来快速构建和训练神经网络，并使用预训练的模型来完成各种任务。
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