重新训练的Inception v3模型在Android

Question

我使用68个课程的图片重新训练了Inception v3，并按照Pete Warden's blog和#1269中的教程制作了可供Android使用的模型。我发现重新训练的模型比默认模型慢得多。

为了评估pages中显示的每个操作如何影响模型，我对4种模型进行了性能评估，这些模型都运行在同一设备上。绩效评估如下：

模型（操作）||识别时间||评论

1. 默认模型|| 400~450 ms ||默认的model-1000类，最快
2. strip_unused || 2150~2500 ms ||重新训练的模型删除DecodeJpeg节点，比默认模型
慢得多
3. optimize_for_inference || 1800~1950 ms ||通过blog中的方法优化的再训练模型，比model_2快一点，但与默认模型相比仍然非常慢
4. 3 + quantize_graph || 1850~2000 ms ||类似于model_3，对性能没有帮助

问题是我应该对模型做什么才能让我的再训练模型和默认模型一样快？我重新训练模型的方式来自tutorial of Tensorflow。有没有我错过的伎俩？请帮忙，谢谢！