未添加TF2指标的Keras

是指在使用Keras进行深度学习模型开发时，未添加TensorFlow 2.0版本的指标（metrics）。Keras是一个高级神经网络API，可以在多个深度学习框架上运行，其中包括TensorFlow。TensorFlow 2.0是TensorFlow的最新版本，引入了许多新功能和改进。

在Keras中，指标用于衡量模型在训练和评估过程中的性能。常见的指标包括准确率、精确率、召回率、F1分数等。添加指标可以帮助我们更好地了解模型的性能，并进行模型选择和调优。

然而，未添加TF2指标的Keras意味着在模型开发过程中没有使用TensorFlow 2.0版本的指标。这可能是因为开发者选择使用其他指标或者没有明确指定指标。在这种情况下，我们无法确定模型的性能如何，无法进行准确的评估和比较。

对于这种情况，建议开发者根据具体任务和需求选择适当的指标，并将其添加到Keras模型中。TensorFlow 2.0提供了丰富的指标选项，可以根据需要进行选择。在选择指标时，可以考虑模型的分类或回归任务、数据集的特点以及业务需求等因素。

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