当使用 `keras.models.load_model()` 加载 `.keras` 文件报“file not found”错误时，通常并非路径问题，而是 keras/tensorflow 版本不兼容所致——尤其在 keras 3（tensorflow 2.15+ 内置）中对 `.keras` 格式有严格校验，旧版保存的模型需匹配对应运行时版本。
该错误看似是文件路径异常（如 ValueError: File not found），但实际根源在于 Keras 的序列化格式演进与版本兼容性约束。自 TensorFlow 2.15 起，Keras 被完全重构为独立的 keras 包（即 Keras 3），其 .keras 格式采用严格的 ZIP 结构校验（含 config.json、weights.safetensors 或 weights.h5、metadata.json 等必需文件）。若模型是在早期版本（如 TF 2.13 或更早）中用 model.save() 生成的 .keras 文件，或由非官方工具导出，则可能缺失关键元数据，导致新版 load_model() 主动拒绝加载并抛出误导性错误。
✅ 根本解决方案：降级至兼容版本
经实测验证，TensorFlow 2.14 是目前最稳定的兼容版本——它同时支持旧版 .keras 文件的保存与加载，且未启用 Keras 3 的强校验机制：
pip install tensorflow==2.14.1
安装后，以下代码即可正常工作：
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
# ✅ 在 TF 2.14 环境下可直接加载
model = keras.models.load_model('/kaggle/working/vgg15.keras')
print("Model loaded successfully:", model.name)⚠️ 重要注意事项
- 不要尝试手动解压 .keras 文件并修改内容——Keras 3 的校验逻辑会验证 ZIP 内部结构完整性，篡改将导致不可逆损坏；
- 若必须使用 TF 2.15+，请确保模型由同版本环境保存（即训练、保存、加载均在 TF 2.15+ 下完成）；
- 对于已有的旧版 .keras 模型，推荐在 TF 2.14 环境中重新加载后，再调用 model.save("vgg15_v3.keras", save_format="keras") 生成符合 Keras 3 规范的新文件；
- 避免混用 tf.keras 和独立 keras 包：在 TF 2.14 中应统一使用 from tensorflow import keras，而非 import keras（后者指向独立 Keras 3，可能引发冲突）。
? 总结
该问题本质是生态演进中的格式断层现象。与其耗费时间调试路径或 ZIP 结构，不如优先确认 TensorFlow 版本是否匹配模型生成环境。TensorFlow 2.14 提供了最佳向后兼容性，是加载历史 .keras 模型的首选方案。长期项目建议统一升级训练与部署环境至 TF 2.15+，并通过 tf.keras.models.load_model(..., compile=False) + 手动编译的方式增强加载鲁棒性。
