keras加载模型权重继续训练 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。

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