keras vs. tensorflow.python.keras-どちらを使用しますか？
Kerasを使用するのに推奨される（またはより将来性のある）方法はどれですか？
それぞれの長所と短所は何ですか？
1つのpip installステップを保存してkerasの代わりにtensorflow.python.kerasを書き込むだけでなく、違いがあると思います。
tensorflow.python.keras は、tensorflowパッケージ内に単一のバックエンドを持つkerasのバンドルです。これにより、pip install tensorflow。
keras パッケージには、サポートされている3つのバックエンドを持つ完全なkerasライブラリが含まれています：tensorflow、theano、CNTK。バックエンドを切り替えたい場合でも、kerasパッケージを選択する必要があります。また、このアプローチは、tensorflowとは別にkerasの更新プログラムをインストールできるため（たとえば、次のバージョンではCUDAドライバーの異なるバージョンが必要になる可能性があるため、更新が容易ではない可能性があります）、またはその逆のため、より柔軟です。このため、kerasを別のパッケージとしてインストールすることを好みます。
APIに関しては、現時点で違いはありませんが、将来的にはkerasがテンソルフローにより緊密に統合されるでしょう。そのため、kerasにはテンソルフローのみの機能が存在する可能性がありますが、この場合でもkerasパッケージを使用するのはブロッカーではありません。