我的部署设备上有严格的空间限制，这意味着我无法容纳整个“ Keras”软件包。
有没有一种方法可以在没有整个keras软件包的情况下从经过训练的keras模型中获得预测？
我注意到Keras泊坞窗约为1GB。我需要它为<650MB
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通过预测（theano）而非张量流，我能够通过使用不同的后端使docker容器足够小。
我研究的其他解决方案是一些C ++库，例如（节俭，kerasify，keras2cpp），但是数据的预处理变得困难得多（无论如何对我来说）。所以我选择了上述的theano后端！
当然，您可以在python中为每个过滤器等手动进行卷积运算。但这会更加困难