开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何减小keras保存的模型的大小？

要减小Keras保存的模型大小，可以采取以下几种方法：

压缩模型权重：使用压缩算法对模型的权重进行压缩，减小模型文件的大小。常用的压缩算法有gzip、zip、tar等。可以使用Python的标准库或第三方库来实现压缩操作。
量化模型：将模型的浮点数参数转换为更低精度的整数参数，从而减小模型的大小。Keras提供了quantize模块，可以使用该模块对模型进行量化操作。
剪枝模型：通过剪枝算法去除模型中冗余的连接和参数，从而减小模型的大小。Keras提供了pruning模块，可以使用该模块对模型进行剪枝操作。
使用轻量级模型：选择适合场景的轻量级模型，如MobileNet、SqueezeNet等，这些模型通常具有较小的模型体积和较低的计算复杂度。
模型压缩和量化工具：使用一些专门的模型压缩和量化工具，如TensorFlow Lite、ONNX等，这些工具可以帮助减小模型的大小并提供高效的模型推理。
模型裁剪：根据实际需求，去除模型中不必要的层或参数，从而减小模型的大小。可以使用Keras提供的模型裁剪方法，或者手动修改模型结构。
模型蒸馏：使用蒸馏算法将复杂的模型转换为简化的模型，从而减小模型的大小。可以使用Keras提供的模型蒸馏方法，或者自行实现蒸馏算法。

总结起来，减小Keras保存的模型大小的方法包括压缩模型权重、量化模型、剪枝模型、使用轻量级模型、使用模型压缩和量化工具、模型裁剪以及模型蒸馏等。根据具体需求和场景选择合适的方法来减小模型的大小。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云模型压缩和量化工具：https://cloud.tencent.com/product/tensorflow-lite
腾讯云AI推理服务：https://cloud.tencent.com/product/ti
腾讯云AI加速器：https://cloud.tencent.com/product/ai-accelerator

相关搜索:保存keras模型查询。保存模型是如何工作的？如何清理/缩减模型实例的属性以减小json大小？保存包装在Keras中的模型如何减小显示:块的大小如何减小日志文件的大小？如何减小此文本的大小如何继续训练保存并加载的Keras模型？如何保存/加载具有多个分支的keras模型如何保存由要素图层组成的Keras模型？在keras中保存带有描述的模型使用Keras 2保存的CoreML负载模型如何从保存的Keras模型生成准确性？PowerShell -减小图像的大小减小多选框的大小动态减小widget的大小？减小Springboot Jar的大小如何减小git存储库的大小如何减小我的ipa构建大小？如何减小R中的数据大小？如何使用PyQt减小QComboBox的大小？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

keras 如何保存最佳的训练模型

1、只保存最佳的训练模型 2、保存有所有有提升的模型 3、加载模型 4、参数说明只保存最佳的训练模型 from keras.callbacks import ModelCheckpoint filepath...: 0.9840 Epoch 00004: val_acc improved from 0.96000 to 0.98400, saving model to weights.best.hdf5 保存所有有提升的模型...，所以没有尝试保存所有有提升的模型，结果是什么样自己试。。。...；verbose = 1 为输出进度条记录；verbose = 2 为每个epoch输出一行记录） save_best_only：当设置为True时，监测值有改进时才会保存当前的模型（ the latest...save_weights_only：若设置为True，则只保存模型权重，否则将保存整个模型（包括模型结构，配置信息等） period：CheckPoint之间的间隔的epoch数以上这篇keras 如何保存最佳的训练模型就是小编分享给大家的全部内容了

3.6K3 0

Keras学习笔记（七）——如何保存、加载Keras模型？如何单独保存加载权重、结构?

一、如何保存 Keras 模型？ 1.保存/加载整个模型（结构 + 权重 + 优化器状态）不建议使用 pickle 或 cPickle 来保存 Keras 模型。...你可以使用 model.save(filepath) 将 Keras 模型保存到单个 HDF5 文件中，该文件将包含：模型的结构，允许重新创建模型模型的权重训练配置项（损失函数，优化器）优化器状态...# 删除现有模型 # 返回一个编译好的模型 # 与之前那个相同 model = load_model('my_model.h5') 另请参阅如何安装 HDF5 或 h5py 以在 Keras 中保存我的模型...，查看有关如何安装 h5py 的说明。...只保存/加载模型的权重如果您只需要模型的权重，可以使用下面的代码以 HDF5 格式进行保存。请注意，我们首先需要安装 HDF5 和 Python 库 h5py，它们不包含在 Keras 中。

5.8K5 0

减小iOS应用程序的大小

A: 本文收集了一些减小程序安装包大小的相关技巧(当第一次下载和安装程序时)。...如果是针对升级程序的话，可以看这篇文章(减小iOS应用程序升级时所需下载的大小)(这与第一次安装使用的工作原理有所不同)。...注意：将长文本内容和表数据等从代码中移除，并添加到外部文件中，这样可以减小最终安装包下载的大小——因为这些文件的压缩效果更好。...不同的硬件，将运行不同的可执行代码。虽然这样优化后的程序，只能针对某些设备运行，但是这大大减小可执行程序的大小。...针对32-bit的图片尽量使用高压缩的比率利用Adobe Photoshop的Save For Web可以减小JPEG和PNG的图片大小。

6892 0

保存并加载您的Keras深度学习模型

Keras是一个用于深度学习的简单而强大的Python库。鉴于深度学习模式可能需要数小时、数天甚至数周的时间来培训，了解如何保存并将其从磁盘中加载是很重要的。...在本文中，您将发现如何将Keras模型保存到文件中，并再次加载它们来进行预测。让我们开始吧。 2017/03更新：添加了首先安装h5py的说明。...图片版权所有：art_inthecity 教程概述 Keras将保存模型体系结构和保存模型权重的关注点分离开来。模型权重被保存为 HDF5格式。这是一种网格格式，适合存储数字的多维数组。...每个示例还将演示如何在HDF5格式化的文件中保存和加载你的模型权重。这些例子将使用同样简单的网络训练，并且这些训练被用于Pima印第安人的糖尿病二分类数据集上。...: 2.0.2 总结在这篇文章中，你发现了如何序列化你的Keras深度学习模型。

2.9K6 0

Go减小编译后的文件大小

go build -ldflags "-s -w" > -s 的作用是去掉符号信息。 -w 的作用是去掉调试信息。...可减少50%左右的大小 UPX 压缩安装 UPX，并使用最高级别的压缩下载地址：https://github.com.../upx/upx/releases 执行命令：upx -9 *.exe 可再减少50%左右的大小 > -o 指定压缩后的文件名。

1.2K2 0

keras模型保存为tensorflow的二进制模型方式

最近需要将使用keras训练的模型移植到手机上使用，因此需要转换到tensorflow的二进制模型。...keras训练好的模型转换成tensorflow的.pb的文件并在TensorFlow serving环境调用首先keras训练好的模型通过自带的model.save()保存下来是 .model （....h5) 格式的文件模型载入是通过 my_model = keras . models . load_model( filepath ) 要将该模型转换为.pb 格式的TensorFlow 模型，代码如下....pb格式的文件问题就来了，这样存下来的.pb格式的文件是frozen model 如果通过TensorFlow serving 启用模型的话，会报错： E tensorflow_serving/core...以上这篇keras模型保存为tensorflow的二进制模型方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

1.1K3 0

浅谈keras保存模型中的save()和save_weights()区别

今天做了一个关于keras保存模型的实验，希望有助于大家了解keras保存模型的区别。我们知道keras的模型一般保存为后缀名为h5的文件，比如final_model.h5。...，在这里我还把未训练的模型也保存下来，如下： from keras.models import Model from keras.layers import Input, Dense from keras.datasets...首先，看看大小： ? m2表示save()保存的模型结果，它既保持了模型的图结构，又保存了模型的参数。所以它的size最大的。...m1表示save()保存的训练前的模型结果，它保存了模型的图结构，但应该没有保存模型的初始化参数，所以它的size要比m2小很多。...对于keras的save()和save_weights()，完全没问题了吧以上这篇浅谈keras保存模型中的save()和save_weights()区别就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考

1.5K3 0

将Keras权值保存为动画视频，更好地了解模型是如何学习的

将Keras权值矩阵保存为简短的动画视频，从而更好地理解你的神经网络模型是如何学习的。下面是第一个LSTM层的例子，以及一个经过一个学习周期训练的6级RNN模型的最终输出层。...keras_weight_animator pip install -r requirements.txt 为了从保存的权值图像中渲染视频，你还必须在你的机器上安装以下包: GNU Parallel...它公开了一个可以在任何模型fit(.)方法中包含的Keras回调函数。...Keras模型和一个output_directory，可以定期地保存权值图像。...lil项目的目标是编写一个快速的工具，让我能够更好地理解在各种神经网络中权重是如何变化的。

1.4K4 0

如何估算transformer模型的显存大小

在微调GPT/BERT模型时，会经常遇到“ cuda out of memory”的情况。这是因为transformer是内存密集型的模型，并且内存要求也随序列长度而增加。...所以如果能对模型的内存要求进行粗略的估计将有助于估计任务所需的资源。如果你想直接看结果，可以跳到本文最后。...所以最后内存就变为： memory_modal = 4*n_tr_blocks*square_of(n_head * dim) 上面的估算没有考虑到偏差所需的内存，因为这大部分是静态的，不依赖于批大小...R = n_tr_blocks = transformer层堆叠的数量 N = n_head = 注意力头数量 D = dim = 注意力头的维度 B = batch_size = 批大小 S...： M = (4 * R * N^2 * D^2) + RBNS(S) = 4*R*N^2*D^2 + RBNS^2 可以看到对于较大的序列，M与输入序列长度的平方成正比，与批大小成线性比例，这也就证明了序列长度和内存占用有很大的关系

1.9K3 0

如何估算transformer模型的显存大小

这是因为transformer是内存密集型的模型，并且内存要求也随序列长度而增加。所以如果能对模型的内存要求进行粗略的估计将有助于估计任务所需的资源。如果你想直接看结果，可以跳到本文最后。...所以最后内存就变为： memory_modal = 4*n_tr_blocks*square_of(n_head * dim) 上面的估算没有考虑到偏差所需的内存，因为这大部分是静态的，不依赖于批大小...transformer模型所需的总内存为： total_memory = memory_modal + 2 * memory_activations 模型参数的内存： 4*n_tr_blocks...R = n_tr_blocks = transformer层堆叠的数量 N = n_head = 注意力头数量 D = dim = 注意力头的维度 B = batch_size = 批大小 S = sequence_length...M = (4 * R * N^2 * D^2) + RBNS(S) = 4*R*N^2*D^2 + RBNS^2 可以看到对于较大的序列，M与输入序列长度的平方成正比，与批大小成线性比例，这也就证明了序列长度和内存占用有很大的关系

2.8K2 0

通过多阶段构建减小Golang镜像的大小

我们如何通过引入具有多阶段构建过程的Dockerfiles来减小Golang镜像的大小？...我会说不，因为生成的镜像大小超过300MB（确切地说是322MB），因为它包含了所有的Golang工具，这对我们来说是不必要的，因为我们指示编译器禁用cgo（CGO_ENABLED=0）并静态链接任何将为我们提供自包含可执行文件的...C绑定（其大小仅为6.05MB！）...现在镜像大小已降至11.7MB。这个好到足够了吗？我会说是的，但是为了实验的缘故，我们还是尽量挑战一下极限。...这些特殊情况很少见，所以在为了仅仅5.36MB（实际上是alpine:latest的大小，如果你仔细想想，这本身就是相当了不起的事情）而给自己找麻烦之前，要三思。

1201 0

Python如何批量获取文件夹的大小并保存

很多时候，查看一个文件夹下的每个文件大小可以轻易的做到，因为文件后面就是文件尺寸，但是如果需要查看一个文件夹下面所有的文件夹对应的尺寸，就发现需要把鼠标放到对应的文件夹上，稍等片刻才会出结果。...有时候，我们需要查看几十个甚至于上百个文件夹，找出包含文件最多，空间占用最大的那个，就比较麻烦了。这段代码是我以前的代码，可以按大小排序输出文件夹大小到txt文件，供使用的方便。...if directory_list.is_dir(): sub_folder_size = get_folder_size(directory_list.path) # 递归获取大小...directory_size, key=lambda x: x[1], reverse=True) # return a list ordered by size results = [[i[0], '文件夹大小...以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。

2.1K1 0

python 模型的保存

来源于知乎模型上线一般通过java处理此时最好用pmml，github上有sklearntopmml的模块可以免费使用，强烈推荐。...这和R语言有点类似完整的一个例子 # conding = utf-8 from sklearn import svm from sklearn.externals import joblib import

1.1K1 0

如何在不同的操作系统里保存同样大小的matplotlib图片？

One of our tests is failing because the output image is sometimes a slightly dif...

7633 0

如何为Keras中的深度学习模型建立Checkpoint

深度学习模式可能需要几个小时，几天甚至几周的时间来训练。如果运行意外停止，你可能就白干了。在这篇文章中，你将会发现在使用Keras库的Python训练过程中，如何检查你的深度学习模型。...Keras库通过回调API提供Checkpoint功能。 ModelCheckpoint回调类允许你定义检查模型权重的位置在何处，文件应如何命名，以及在什么情况下创建模型的Checkpoint。...它将确保你的最佳模型被保存，以便稍后使用。它避免了输入代码来手动跟踪，并在训练时序列化最佳模型。...在这篇文章中，你将会发现在使用Keras库的Python训练过程中，如何检查你的深度学习模型。让我们开始吧。...Keras库通过回调API提供Checkpoint功能。 ModelCheckpoint回调类允许你定义检查模型权重的位置在何处，文件应如何命名，以及在什么情况下创建模型的Checkpoint。

14.9K13 6

模型的保存与加载

保存和加载模型在新版的python中，可以借助joblib库实现对训练得到的模型进行保存和加载。对模型的保存需要利用到该库里的dump函数，加载的话则借助load函数：

6681 0

理解keras中的sequential模型

keras中的主要数据结构是model（模型），它提供定义完整计算图的方法。通过将图层添加到现有模型/计算图，我们可以构建出复杂的神经网络。...Keras有两种不同的构建模型的方法： Sequential models Functional API 本文将要讨论的就是keras中的Sequential模型。...如下代码向模型添加一个带有64个大小为3 * 3的过滤器的卷积层: from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense,...layers（图层），以下展示如何将一些最流行的图层添加到模型中：卷积层 model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) 最大池化层 model.add...这里还可以指定批次大小（batch size）、迭代次数、验证数据集等等。其中批次大小、迭代次数需要根据数据规模来确定，并没有一个固定的最优值。

3.6K5 0

PyTorch模型的保存加载

一、引言我们今天来看一下模型的保存与加载~ 我们平时在神经网络的训练时间可能会很长，为了在每次使用模型时避免高代价的重复训练，我们就需要将模型序列化到磁盘中，使用的时候反序列化到内存中。...PyTorch提供了两种主要的方法来保存和加载模型，分别是直接序列化模型对象和存储模型的网络参数。...='cpu', pickle_module=pickle) 在使用 torch.save() 保存模型时，需要注意一些关于 CPU 和 GPU 的问题，特别是在加载模型时需要注意 : 保存和加载设备一致性...: 当你在 GPU 上训练了一个模型，并使用 torch.save() 保存了该模型的状态字典（state_dict），然后尝试在一个没有 GPU 的环境中加载该模型时，会引发错误，因为 PyTorch...为了解决这个问题，你可以在没有 GPU 的机器上保存整个模型（而不是仅保存 state_dict），这样 PyTorch 会将权重数据移动到 CPU 上，并且在加载时不会引发错误。

2711 0

如何减小MFC程序的体积，CWinApp和CWinAppEx

为了避免在其他机器上运行缺少运行库，采用在静态库中使用MFC，但体积为1.7M多，对于一个小小的应用程序，体积确实有些大。...应用程序继承的是CWinAppEx，我们可以把CWinAppEx改为CWinApp，或者在stdafx中宏定义#define CWinAppEx CWinApp，包的体积一下子就变成了400kb左右...使用MFC静态链接而又不想包的体积太大，可以使用这种方法。

1.3K3 0

如何用pyTorch改造基于Keras的MIT情感理解模型

在这篇文章中，我将详细说明在移植过程中出现的几个有趣的问题：如何使用自定义激活功能定制pyTorch LSTM PackedSequence对象的工作原理及其构建如何将关注层从Keras转换成pyTorch...如何在pyTorch中加载数据：DataSet和Smart Batching 如何在pyTorch中实现Keras的权重初始化首先，我们来看看torchMoji/DeepMoji的模型。...Keras和pyTorch中的关注层模型的关注层是一个有趣的模块，我们可以分别在Keras和pyTorch的代码中进行比较： class Attention(Module): """...重申一遍，如果你想要快速地测试模型，Keras很好用，但这也意味着我们不能完全控制模型中的重要部分。...在pyTorch中，我们将使用三个类来完成这个任务：一个DataSet类，用于保存、预处理和索引数据集一个BatchSampler类，用于控制样本如何批量收集一个DataLoader类，负责将这些批次提供给模型

9592 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭