Keras 3 의 간판 트릭: env var 한 줄로 runtime 에 backend 골라. TensorFlow / PyTorch / JAX — `model = keras.Sequential(...)` 똑같고 `.fit()` 똑같아. 이 track 은 그 mental model, 흔한 gotcha (backend 섞으면 tensor 호환 안 됨), 그리고 backend-agnostic custom math 짜게 해주는 `keras.ops` namespace 를 가르친다.
Keras 3 의 진짜 마법은 *추상화 레이어 두께* 야. keras.Sequential·keras.layers.Dense·model.fit 이 표면이고, 그 아래 backend interface 가 NumPy 식 keras.ops 호출을 active engine 의 native op 으로 dispatch 해. 그래서 KERAS_BACKEND=jax 든 =torch 든 표면 코드는 한 줄도 안 바뀌어.
process 안에선 backend 한 번 박히면 끝 — import keras 시점에 결정돼. 다른 backend 로 가려면 새 process. 이 단순 룰이 cross-backend 디버깅을 깔끔하게 만들어줘.