Question

我正在尝试将Python项目放在闪存驱动器上。我正在使用WinPython完成此任务。我发现的一件事是Python程序中的某些操作要慢得多。这是有道理的，因为它在USB上。在导入语句期间，这一点特别明显。通常，我能够有选择地导入东西，并且大部分情况下东西还不错。

但是，我在项目中使用的是keras模型。为此，我要从load_model模块中使用keras.models加载我的hdf5文件。当我在WinPython上运行此程序时，需要十多分钟才能导入！如何减少此导入时间？

Answer 1

您可以将hdf5模型转换为json_file并将权重保存在h5文件中。在功能导入不那么缓慢的“普通”计算机上执行此操作。然后，在FlashDrive上的WinPython中，使用model_from_json和load_weights函数可以加载模型。导入时间要快得多。它是这样的：

此脚本会将hdf5文件转换为json文件，并保存模型的权重。在可以处理导入的计算机上的python安装上运行此程序。

from keras.models import load_model

model = load_model("my_model.hdf5")
model_json = model.to_json()
with open("my_json_model.json", 'w') as json_file:
    json_file.write(model_json)

model.save_weights("weight_model.h5")

然后，要在WinPython中加载模型，请执行以下操作：

from keras.models import model_from_json

with open("my_json_model.json", 'r') as json_file:
    loaded_json = json_file.read()
emotion_classifier = model_from_json(loaded_json)
emotion_classifier.load_weights("weight_model.h5")

我发现在WinPython中此导入速度更快。您可以了解有关以不同方式here.

加载keras模型的更多信息

keras：导入load_model花费的时间太长

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