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。

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。

为什么说标准模型还不完善？目前有物理学前沿问题没有解决？

名不见经传，名不见经传，都叫玄志。神秘而神秘，是所有奇迹之门。

没有形状的空间和有形状的材料的成分是相同的，但形状不同。空间和物质的组成部分是旋转的“气体”，旋转的气体相互交织，形成另一个旋转的气体量子，这是微粒子世界的标准模型。

由于宇宙本身的分辨率有限以及普朗克大小的存在，宇宙之间没有联系，而是分成了小粒子。由于宇宙本身的精度有限和普朗克尺寸的误差，宇宙对空间的最小划分尺寸犹豫不决，空间最小划分尺寸的标准在一定的误差值内波动，导致空间量子涨落。

由于宇宙将空间的最小尺寸划分为不同的标准，普朗克大小的空间粒子块在其大小波动时会振动和位移。从空间中分离出来的粒子块被陶德清称为“气”。

气在空间中运动，“巧子”在同一个中心运动，在《道德经》中比喻为“玄”。玄的本义是“绕线”，在《道德经》中引申为“气团”。

围绕同一中心移动的“空气质量量子”形成较大的空气质量，围绕同一中心移动的“较大空气质量量子”形成较大的空气质量。

经过层层的缠绕运动，没有形态的空间被转化为观察到的物质基本粒子。气在空间的运动使气的分布不均，产生空间压力，在《道德经》中称之为“气冲”。

“万物阴为阴，阳为正，重气为和”。物质粒子的中心是缺气的“阴”，粒子周围有丰富的气。空间压力是宇宙的基本作用力。在《道德经》中，宇宙物质之间的基本作用力是统一的，既有来自空间压力的作用力，也有来自空中物体运动的作用力。

宇宙物质之间的基本相互作用力不是物质的固有属性，现代高能粒子物理理论是错误的。

宇宙微观物质和宏观物质的运动规律是统一的，是物质在空间流体中运动所产生的流体效应。

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。

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