是的，可以使用Keras或TensorFlow模型进行预测，而不需要下载TensorFlow及其依赖项。Keras是一个高级神经网络API，它在后台使用TensorFlow等深度学习框架。

以下是一个使用Keras模型进行预测的示例代码：

import numpy as np
from tensorflow import keras

# 加载模型
model = keras.models.load_model('path_to_model.h5')

# 准备输入数据
input_data = np.array([[0.2, 0.3, 0.4]])  # 示例输入数据

# 进行预测
predictions = model.predict(input_data)

# 打印预测结果
print(predictions)

在上述代码中，我们首先使用keras.models.load_model()加载已经训练好的模型，需要将path_to_model.h5替换为实际模型的路径。

然后，我们准备输入数据，这里用一个示例数据表示。你可以根据你的实际需求准备输入数据。

最后，我们调用model.predict()方法进行预测，并打印出预测结果。

请注意，Keras模型需要依赖于底层的深度学习框架，通常是TensorFlow。因此，尽管我们不需要直接下载TensorFlow及其依赖项，但我们仍然需要确保在环境中安装了它们。