keras预训练模型 如何提高keras模型预测速度？
如何提高keras模型预测速度？
一旦确定了keras模型，不修改keras框架的源代码就不会有任何改变。唯一的出路是扩大GPU。
一般情况下，我们只能尝试修改模型结构、量化剪枝等方式，自行修改框架源代码，没有必要。
通常，为了加快模型的预测速度，只需加载一次模型即可。
当模型的预测时间过长时，通常采用减少卷积核、减少卷积核数、增加步长、增加池单元等方法。一些参数较少的主干也可能被替换。
或者考虑使用移动终端分离卷积和空穴卷积。
最后，默认情况下，我们的模型由floaf32的精度表示，可以适当量化。它以16位、8位甚至2位精度表示。只要模型的精度不显著降低，且满足使用场景，则是合理的。
如果您在这方面还有其他问题，请关注我，一起学习。
Keras还是TensorFlow，程序员该如何选择深度学习框架？
如果您想用少量代码尽快构建和测试神经网络，keras是最快的，而且顺序API和模型非常强大。而且keras的设计非常人性化。以数据输入和输出为例，与keras的简单操作相比，tensorflow编译码的构造过程非常复杂（尤其对于初学者来说，大量的记忆过程非常痛苦）。此外，keras将模块化作为设计原则之一，用户可以根据自己的需求进行组合。如果你只是想快速建立通用模型来实现你的想法，keras可以是第一选择。
但是，包装后，keras将变得非常不灵活，其速度相对较慢。如果高度包装，上述缺点将更加明显。除了一些对速度要求较低的工业应用外，由于tensorflow的速度较高，因此会选择tensorflow
如果您在验证您的想法时，想定义损失函数而不是使用现有的设置，与keras相比，tensorflow提供了更大的个性空间。此外，对神经网络的控制程度将在很大程度上决定对网络的理解和优化，而keras提供的权限很少。相反，tensorflow提供了更多的控制权，比如是否训练其中一个变量、操作梯度（以获得训练进度）等等。
尽管它们都提供了深度学习模型通常需要的功能，但如果用户仍然追求一些高阶功能选择，例如研究特殊类型的模型，则需要tensorflow。例如，如果您想加快计算速度，可以使用tensorflow的thread函数来实现与多个线程的相同会话。此外，它还提供了调试器功能，有助于推断错误和加快操作速度。
keras已训练好模型，一段时间后又有新数据，如何在已有模型基础上继续做增量训练？
我也是一个菜鸟，可以作为沟通。。。
在我看来，如果网络不需要调整（例如不添加新的类别），只需使用一个小的学习率来微调网络的所有数据。
如果网络结构发生变化（如增加新的类别），在前期（如conv层）固定网络参数，后期（如FC层）直接学习参数。然后放开冻结，微调大局。
有什么3D建模容易学习上手，自带渲染效果好的软件？
要看到的模型的目的不同于三维建模软件的特殊性。你应该根据自己的需要来选择，而不仅仅是困难的程度。
问题中提到渲染应该随身携带，可以理解为产品性能方向的建模。
三维软件可分为：1、曲面造型，犀牛软件功能突出。
2. 多边形建模，3DMAX，Maya，ZBrush，C4d等，优点是可以制作任意形状的模型（取决于个人能力），缺点是没有参数。只适用于设计效果的表现。
3. 参数化建模、UG、SW、inventor、PROE等，专注于工业建模。
以上个人的理解，希望能对你有所帮助
可以关注我，我是3D建模技术的分享者
每天分享建模技巧
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