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TensorFlow v1和v2中Keras‘s ZeroPadding2D的区别？

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，而Keras是一个高级神经网络API，可以在TensorFlow中使用。在TensorFlow v1中，Keras的ZeroPadding2D函数是用来在输入的图像周围填充0值，以增加图像的尺寸。而在TensorFlow v2中，Keras的ZeroPadding2D函数被tf.keras.layers.ZeroPadding2D取代。

区别如下：

使用方式不同：在TensorFlow v1中，使用Keras的ZeroPadding2D函数需要导入keras模块，而在TensorFlow v2中，使用tf.keras.layers.ZeroPadding2D函数需要导入tensorflow模块。
命名空间不同：在TensorFlow v1中，Keras的ZeroPadding2D函数属于keras.layers模块，而在TensorFlow v2中，tf.keras.layers.ZeroPadding2D函数属于tensorflow.keras.layers模块。
默认参数不同：在TensorFlow v1中，Keras的ZeroPadding2D函数的默认参数为padding='valid'，即不进行填充。而在TensorFlow v2中，tf.keras.layers.ZeroPadding2D函数的默认参数为padding='valid'，即不进行填充。
兼容性不同：TensorFlow v2中的tf.keras.layers.ZeroPadding2D函数更加符合TensorFlow的计算图模型，可以更好地与其他TensorFlow操作和层进行集成。

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