如何减小Keras保存的模型的大小? [英] How to reduce size of keras saved model?
本文介绍了如何减小Keras保存的模型的大小?的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
如果我在培训后保存模型,则再次重新创建该模型,并从训练的模型中加载权重,它将按照预期进行预测,文件大小约为10Mb。
我用于创建模型的代码。
MODULE_HANDLE = 'https://tfhub.dev/google/imagenet/mobilenet_v2_100_224/feature_vector/4'
model = tf.keras.Sequential([
hub.KerasLayer(MODULE_HANDLE, trainable=True),
tf.keras.layers.Dense(train_gen.num_classes, activation='softmax')
])
model.build((None,)+IMAGE_SIZE)
我预计这与保存培训信息有关,比如优化器状态。那么,有没有正确的方法来保存模型以供推理,而不使用保存-重新创建-加载_权重技巧?
推荐答案
尝试分别在tf.keras.Model.save()
或tf.keras.models.save_model()
中设置include_optimizer=False
。
这篇关于如何减小Keras保存的模型的大小?的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!
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