Keras .keras 文件加载失败的常见原因与兼容性解决方案

keras 3 引入了新的 `.keras` 格式（基于 zip 的标准化保存格式），但模型保存与加载需严格匹配 keras/tensorflow 版本；若模型由较新版本（如 tf 2.15+ 或 keras 3.x）保存，旧版 `load_model()` 可能因解析逻辑不兼容而报“file not found”错误，实际是格式识别失败。

当你执行 keras.models.load_model('/kaggle/working/vgg15.keras') 却收到 ValueError: File not found... Please ensure the file is an accessible .keras zip file，并非文件物理路径不存在，而是 Keras 在尝试解析 .keras 文件时校验失败——典型原因是 保存与加载环境的 Keras/TensorFlow 版本不兼容。

? 根本原因分析

• .keras 是 Keras 3（随 TensorFlow 2.14+ 默认启用）引入的统一序列化格式，内部为 ZIP 结构，包含 config.json、weights.weights.h5（或 weights.safetensors）等标准组件。
• TensorFlow 2.14 内置的 Keras 2.14 实现了对 .keras 格式的完整支持；
• 而 TensorFlow 2.15+ 或独立安装的 Keras 3.x 对 .keras 文件结构进行了微调（如元数据字段、签名哈希、安全模式默认行为），导致低版本加载器无法正确识别其 ZIP 内容或校验头信息，从而“误判”为文件不存在。

✅ 推荐解决方案

✅ 方案一：统一使用 TensorFlow 2.14（最稳妥）

pip install tensorflow==2.14.1

然后重试加载：

import tensorflow as tf
import keras

# 确认版本
print(tf.__version__)  # 应输出 2.14.1
print(keras.__version__)  # 应输出 2.14.1

model = keras.models.load_model('/kaggle/working/vgg15.keras')

⚠️ 注意：若你使用的是 Colab/Kaggle，默认可能已升级至 TF 2.15+。务必显式降级并重启运行时（Runtime → Restart Runtime）。

✅ 方案二：检查文件完整性（排除损坏）

.keras 文件本质是 ZIP，可手动验证：

import zipfile
try:
    with zipfile.ZipFile('/kaggle/working/vgg15.keras', 'r') as zf:
        print("✅ Valid ZIP:", zf.namelist()[:5])  # 查看前5个文件名
except zipfile.BadZipFile:
    print("❌ Corrupted .keras file — re-save from original training environment.")

正常输出应包含 config.json, weights/variables.data-00000-of-00001, metadata.json 等。

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✅ 方案三：跨版本迁移（高级用户）

若必须在新版环境中加载旧版 .keras 模型：

• 使用 tf.keras.models.load_model(..., safe_mode=False)（仅限可信来源）；
• 或先用 TF 2.14 加载后，用新版 model.save(..., save_format='keras') 重新导出。

? 总结

始终遵循「保存与加载使用同一 TensorFlow 主版本」原则——这是避免 .keras 加载异常的黄金法则。