이전 형식을 계속 읽을 수 있는 이유
Keras는 Keras 3보다 거의 10년 먼저 등장했고, 이전 형식으로 저장된 모델이 아주 많아. Keras 3는 하위 호환성을 위해 로더를 유지하므로 2018년 프로젝트의 .h5 파일도 load_model로 열 수 있어. 다만 권장 방향은 분명해. 이런 형식은 과거 자료를 읽기 위한 것이지 새 모델을 쓰기 위한 선택이 아니야.
| 형식 | 확장자 | 특징 |
|---|---|---|
| .keras | .keras | 권장. 백엔드 간 이동, 구조 + 가중치 + 옵티마이저 |
| HDF5 | .h5 | 이전 형식. 가중치만 또는 전체 모델. 아직 널리 쓰임 |
| SavedModel | 디렉터리 | TensorFlow 전용. TF Serving에 적합 |
이전 형식이 요구하는 대가
HDF5(.h5)는 기호 그래프 시대에 만들어져 하위 클래스 모델이나 사용자 정의 객체를 안정적으로 저장하고 복원하기 어려워. SavedModel은 TensorFlow 전용 디렉터리이므로 백엔드 하나에 묶이고 백엔드 간 휴대성을 잃어. 둘 다 .keras의 백엔드 독립 가중치 저장보다 앞선 방식이야. 따라서 새 작업은 .keras로 저장하고, 이전 형식은 불러온 뒤 빠져나오는 일방통행 경로로 취급해.