从上到下有2张图，分别为图1，图2
您在第2章的时候讲过：
Tensorflow-keras是在tensorflow内部对keras API规范的实现，它和以tensorflow为后端的keras其实是两码事，因为这一套Keras【Tensorflow-keras】的API的规范是直接实现在Tensorflow上的，与Tensorflow的结合更加紧密，实现在tf.keras空间下。
请问4个问题如下：
1.Tensorflow-keras实现在tf.keras下，也就是说只要import tensorflow as tf就能直接使用tf.keras对吧？
2.from tensorflow import keras 这个import进来的是以tensorflow为后端的keras还是Tensorflow-keras?
3.下图中建立model使用的keras是以tensorflow为后端的keras还是Tensorflow-keras?
4.图1是是最近课程的，图2是keras官网的
为什么您这里图1中使用的是keras，官网中用的tf.keras，可能达到的效果一样，但是我想知道您为什么没有用tf.keras建立模型呢，这2个有什么区别？
5.Keras代码可以通过导入方式import的方式轻松转成
tf.keras的代码，但是tf.keras代码想改成keras代码并不一定能成立。这段话没明白。
keras代码怎么转成tf.keras代码的？能举个例子么？麻烦老师帮忙看下，谢谢。