如何提高keras模型預測速度？一旦確定了keras模型，不修改keras框架的源代碼就不會有任何改變。唯一的出路是擴大GPU。一般情況下，我們只能嘗試修改模型結構、量化剪枝等方式，自行修改框架源代碼

如何提高keras模型預測速度？

一旦確定了keras模型，不修改keras框架的源代碼就不會有任何改變。唯一的出路是擴大GPU。

一般情況下，我們只能嘗試修改模型結構、量化剪枝等方式，自行修改框架源代碼，沒有必要。

通常，為了加快模型的預測速度，只需加載一次模型即可。

當模型的預測時間過長時，通常采用減少卷積核、減少卷積核數(shù)、增加步長、增加池單元等方法。一些參數(shù)較少的主干也可能被替換。

或者考慮使用移動終端分離卷積和空穴卷積。

最后，默認情況下，我們的模型由floaf32的精度表示，可以適當量化。它以16位、8位甚至2位精度表示。只要模型的精度不顯著降低，且滿足使用場景，則是合理的。

如果您在這方面還有其他問題，請關注我，一起學習。

為什么3dmax導入合并兩個模型，然后找不到模型了？

具體操作如下：

3將要合并的文件導入專用MAX軟件管理器，然后打開軟件管理器，將管理器中的文件拖入打開的MAX文件場景。

共享室內設計師首選的自助云渲染工具，支持3ds max、sketch up、Vray、corona等數(shù)百種軟件和插件，優(yōu)惠模式：前7分鐘0元，最高8元。省內新山模式升級，28元封頂。海量服務器資源可用于渲染室內外效果圖、360全景圖等3D圖像。

Keras還是TensorFlow，程序員該如何選擇深度學習框架？

如果您想用少量代碼盡快構建和測試神經(jīng)網(wǎng)絡，keras是最快的，而且順序API和模型非常強大。而且keras的設計非常人性化。以數(shù)據(jù)輸入和輸出為例，與keras的簡單操作相比，tensorflow編譯碼的構造過程非常復雜（尤其對于初學者來說，大量的記憶過程非常痛苦）。此外，keras將模塊化作為設計原則之一，用戶可以根據(jù)自己的需求進行組合。如果你只是想快速建立通用模型來實現(xiàn)你的想法，keras可以是第一選擇。

但是，包裝后，keras將變得非常不靈活，其速度相對較慢。如果高度包裝，上述缺點將更加明顯。除了一些對速度要求較低的工業(yè)應用外，由于tensorflow的速度較高，因此會選擇tensorflow

如果您在驗證您的想法時，想定義損失函數(shù)而不是使用現(xiàn)有的設置，與keras相比，tensorflow提供了更大的個性空間。此外，對神經(jīng)網(wǎng)絡的控制程度將在很大程度上決定對網(wǎng)絡的理解和優(yōu)化，而keras提供的權限很少。相反，tensorflow提供了更多的控制權，比如是否訓練其中一個變量、操作梯度（以獲得訓練進度）等等。

盡管它們都提供了深度學習模型通常需要的功能，但如果用戶仍然追求一些高階功能選擇，例如研究特殊類型的模型，則需要tensorflow。例如，如果您想加快計算速度，可以使用tensorflow的thread函數(shù)來實現(xiàn)與多個線程的相同會話。此外，它還提供了調試器功能，有助于推斷錯誤和加快操作速度。