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我使用以下架构训练了一个 Keras 模型:
def make_model(input_shape, num_classes):
inputs = keras.Input(shape=input_shape)
# Image augmentation block
x = inputs
# Entry block
x = layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1.0 / 255)(x)
x = layers.Conv2D(32, 3, strides=2, padding="same")(x)
x = layers.BatchNormalization()(x)
x = layers.Activation("relu")(x)
x = layers.Conv2D(64, 3, padding="same")(x)
x = layers.BatchNormalization()(x)
x = layers.Activation("relu")(x)
previous_block_activation = x # Set aside residual
for size in [128, 256, 512, 728]:
x = layers.Activation("relu")(x)
x = layers.SeparableConv2D(size, 3, padding="same")(x)
x = layers.BatchNormalization()(x)
x = layers.Activation("relu")(x)
x = layers.SeparableConv2D(size, 3, padding="same")(x)
x = layers.BatchNormalization()(x)
x = layers.MaxPooling2D(3, strides=2, padding="same")(x)
# Project residual
residual = layers.Conv2D(size, 1, strides=2, padding="same")(
previous_block_activation
)
x = layers.add([x, residual]) # Add back residual
previous_block_activation = x # Set aside next residual
x = layers.SeparableConv2D(1024, 3, padding="same")(x)
x = layers.BatchNormalization()(x)
x = layers.Activation("relu")(x)
x = layers.GlobalAveragePooling2D()(x)
if num_classes == 2:
activation = "sigmoid"
units = 1
else:
activation = "softmax"
units = num_classes
x = layers.Dropout(0.5)(x)
outputs = layers.Dense(units, activation=activation)(x)
return keras.Model(inputs, outputs)
而且该模型有超过 200 万个可训练参数。
然后我用 300,000 训练了一个轻得多的模型。可训练参数:
def make_model(input_shape, num_classes):
inputs = keras.Input(shape=input_shape)
# Image augmentation block
x = inputs
# Entry block
x = layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1.0 / 255)(x)
x = layers.Conv2D(64, kernel_size=(7, 7), activation=tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.01), padding = "same", input_shape=image_size + (3,))(x)
x = layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(x)
x = layers.Conv2D(192, kernel_size=(3, 3), activation=tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.01), padding = "same", input_shape=image_size + (3,))(x)
x = layers.Conv2D(128, kernel_size=(1, 1), activation=tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.01), padding = "same", input_shape=image_size + (3,))(x)
x = layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(x)
x = layers.Conv2D(128, kernel_size=(3, 3), activation=tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.01), padding = "same", input_shape=image_size + (3,))(x)
x = layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(x)
x = layers.Dropout(0.5)(x)
x = layers.GlobalAveragePooling2D()(x)
if num_classes == 2:
activation = "sigmoid"
units = 1
else:
activation = "softmax"
units = num_classes
x = layers.Dropout(0.5)(x)
outputs = layers.Dense(units, activation=activation)(x)
return keras.Model(inputs, outputs)
然而,最后一个模型(更轻,甚至接受更小的输入大小)似乎以相同的速度运行,每秒仅分类 2 张图像。因为它是一个较小的模型,速度不应该有差异吗?查看代码,是否有明显的理由说明情况并非如此?
我在两种情况下都使用相同的推理方法:
image_size = (180, 180)
batch_size = 32
model = keras.models.load_model('model_13.h5')
t_end = time.time() + 10
iters = 0
while time.time() < t_end:
img = keras.preprocessing.image.load_img(
"test2.jpg", target_size=image_size
)
img_array = image.img_to_array(img)
#print(img_array.shape)
img_array = tf.expand_dims(img_array, 0) # Create batch axis
predictions = model.predict(img_array)
score = predictions[0]
print(score)
iters += 1
if score < 0.5:
print('Fire')
else:
print('No Fire')
print('TOTAL: ', iters)
最佳答案
参数的数量最多,表示模型训练或运行推理的速度。这可能取决于许多其他因素。
这里有一些示例,它们可能会影响模型的吞吐量:
如果不进行测试很难判断,但在您的特定示例中我猜,以下内容可能会减慢您的推理速度:
要了解发生了什么,您可以更改一些参数并评估速度,或者您可以通过使用 tensorboard 跟踪您的硬件来分析您的输入管道。这是一个小指南:https://www.tensorflow.org/tensorboard/tensorboard_profiling_keras
最好的,萨沙
关于python - 为什么轻得多的 Keras 模型在推理时的运行速度与大得多的原始模型相同?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/70636079/
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