在深度学习项目中，模型的保存和加载是一个非常常见且关键的操作。然而，随着TensorFlow和Keras版本的不断更新，模型的兼容性问题也随之出现。本文将通过实际案例，详细讲解如何解决在不同版本的Keras中加载模型时可能遇到的问题。
问题描述
假设你正准备使用tf.keras.models.load_model(\’ACM1_9035P.keras\’)来加载一个之前保存的模型，但这次却遇到了错误提示：
ValueError: Unable to create model from \’ACM1_9035P.keras\’. The model was saved with Keras version 2.14, which is incompatible with the current Keras version 2.15.
这个错误表明，虽然你过去多次成功地加载了模型，但这次由于Keras版本的差异，导致加载失败。
解决方案
Keras提供了几种保存模型的格式，每种格式在跨版本加载时都有不同的表现。以下是Keras 2.14支持的保存格式及其文件扩展名：
