Keras和tensorflow的关系

你说得很对，这个问题值得澄清。

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✅ 为什么建议加上 import tensorflow as tf ...？

尽管你的代码中没有显式写出 import tensorflow as tf，但实际上你间接使用了 TensorFlow，因为你使用了：

from keras.models import load_model

而这个 keras 是 TensorFlow 自带的 tf.keras 模块的封装。换句话说：

你调用的 load_model 实际来自 tensorflow.keras.models.load_model，而不是独立 Keras 2.x。

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✅ 证明：keras 实际来源于 TensorFlow

你可以在 Python 中打印一下：

import keras
print(keras.__file__)

输出通常会是：

.../site-packages/keras/...

但如果你也执行：

import tensorflow.keras as tfk
print(tfk.__file__)

你会发现 keras 和 tensorflow.keras 是同一个包路径，只是别名不同。

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✅ 所以为什么这段代码仍然有用？

即便你没有显式用 import tensorflow as tf：

from keras.models import load_model

实际上内部就加载了 TensorFlow，默认它就会初始化并尝试使用全部 GPU 显存。
如果你没有手动设置 memory growth，它可能就一次性申请所有 GPU 显存 —— 这在 Flask 这种长期运行服务中非常容易导致：

• ❌ allocate memory failure
• ❌ GPU 显存耗尽后 Flask 崩溃或卡死

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✅ 总结

你确实没显式用 tensorflow，但因为使用了 keras.models.load_model()，实际上仍然是基于 TensorFlow 的 tf.keras，所以 TensorFlow 的默认 GPU 策略仍会影响你的程序运行。

所以这段代码：

import tensorflow as tf
gpus = tf.config.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
    for gpu in gpus:
        tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)

虽然看起来“多余”，但是为了防止 TensorFlow 初始化时一次性占满显存，从而避免崩溃，非常必要且推荐。

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如果你希望我帮你确认是不是在用 tf.keras 而不是 standalone keras，你可以运行以下代码：

from keras import backend as K
print(K.backend())

输出大概率是：

tensorflow

这就再次印证了你的服务中 TensorFlow 实际已介入。是否继续帮你做环境推荐（TensorFlow + CUDA + 驱动）配置核查？