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在python字典中高效地加载多个Keras模型
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<p>我有大约120个模型训练和存储在多个文件夹。我正在尝试将这些模型加载到一个字典中,以便对它们的用例进行特定的预测。在</p> <p>但问题是,由于字典变得太大,加载这些模型和预测输出都需要时间。在</p> <p>有没有比python字典更有效地加载这些模型的方法?我甚至尝试将这120个模型加载到12个不同的字典中,但仍然需要花费大量的时间来加载和预测。在</p> <p>但问题是,由于字典变得太大,加载这些模型和预测输出都需要时间。在</p> <pre class="lang-py prettyprint-override"><code>model = {} for _ in tqdm(os.listdir("wts_deep")): try: int(_[0]) list_of_models = os.listdir("wts_deep/"+_) a = np.array([float(___.split("-")[3].split(".hdf5")[0]) for ___ in list_of_models]) __ = np.where(a == a.max())[-1][-1] model[_] = load_model("wts_deep/"+str(_)+"/"+str(list_of_models[__])) except: print(_) </code></pre> <p>装载模型本身需要大约33分钟</p>
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1 个回答
匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>我建议只保存模型权重,重新构建模型架构并加载权重。 我也认为慢不是因为字典的使用。我认为它与Keras和/或运行模型的后端有关。 如果您使用的是Tensorflow,那么如果您试图用相同的会话和图形加载模型,可能会遇到一些问题。在</p>
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