加快在 Keras 中加载模型？答案

【问题标题】：Speeding up loading a model in Keras?加快在 Keras 中加载模型？
【发布时间】：2017-12-23 20:28:40
【问题描述】：

有没有办法加快在 Keras 中加载模型的速度？我正在使用迁移学习的初始模型。根据我的经验，加载模型似乎需要 13 秒。

我想将一些模型加载到智能手机上。使用 Tensorflow 作为后端。

start = time.time()
path = r'C:\Users\Moondra\Desktop\2017-12-20_10.hdf5'
labels = os.listdir(r'C:\Users\Moondra\Desktop\FISHES_MAIN')
model = load_model(path)

print(time.time() - start)

输出

12.808000087738037

【问题讨论】：

您使用的是哪个后端？
@MatiasValdenegro Tensorflow

标签： python-3.x deep-learning keras keras-2

【解决方案1】：

我发现使用 compile=False 调用 load_model 可以加快速度。我的时间平均从 12-15 秒下降到大约 2-3 秒。

load_model(path, compile=False)

【讨论】：

嗯，但是我必须在加载后编译它才能对我的模型做任何事情，不是吗？因此，不会有任何好处..
对我的评论的一点补充：不，如果您只想预测内容，则无需编译。因此，这确实为我省去了很多麻烦:) +1
我没有得到这个解决方案的任何加速。