使用.h5和.hdf5后缀保存Keras模型的区别是什么？

直接结论：二者没有任何功能上的差异 #

• .h5和.hdf5都是HDF5格式的官方标准扩展名，.h5只是更简短的常用缩写形式，本质对应的是同一种文件存储规范。
• Keras的model.save()接口不会通过扩展名的细微差异区分HDF5格式：只要你没有显式指定save_format参数，两种写法都会触发HDF5格式的模型存储，最终生成的文件内部存储的模型结构、权重、训练配置、优化器状态等所有内容完全一致。
• 加载时两种后缀的文件完全通用，即使手动修改文件扩展名（比如将.h5重命名为.hdf5），也可以正常通过keras.models.load_model()加载，不会出现兼容问题。

示例代码验证：

# 两种保存写法完全等价
model.save('model.h5')
model.save('model.hdf5')

# 加载时没有任何区别
from tensorflow import keras
model_a = keras.models.load_model('model.h5')
model_b = keras.models.load_model('model.hdf5')
# model_a与model_b的结构、权重完全相同

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Osama El-Ghonimy