我正在使用model.load（）在keras中加载一个模型，并且发现第一个预测的计算时间比预测的时间长10倍以上，任何可能出现这种情况的想法或建议加载 - 初始化 - 首先预测周期加速将非常感激。
我正在使用Tensorflow后端进行CPU处理。
感谢您的帮助， Denym
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好的，我找到了适合我的答案：
如果您同时加载许多模型，请不要使用keras model.load函数，将结构保存为json / yaml，将权重保存为.h5并按照keras示例加载。
在处理少于5个模型时，model.load函数要快得多，但加载时间会以指数方式增加同时加载的模型。
当从加载结构和权重方法加载结构和权重方法时，从json加载和从.h5加权的速度提高了10倍，而且每个模型都有一些减速，它是线性的而不是指数的，这使得加载许多模型时速度明显加快马上。