从TensorFlow 1.12开始，
tf.layers仅仅是包装
tf.keras.layers。
一些例子：
卷积
tf.layers只是从卷积继承而来
tf.keras.layers，请参见此处的源代码：
@tf_export('layers.Conv2D')class Conv2D(keras_layers.Conv2D, base.Layer):所有核心都一样
tf.layers，例如：
@tf_export('layers.Dense')class Dense(keras_layers.Dense, base.Layer):通过将Keras集成到TensorFlow中，维护几种不同的层实现几乎没有意义。
tf.keras正在成为TensorFlow的事实上的高级API，因此
tf.layers现在只是包装
tf.keras.layers。
