[英]Reduce the size of Keras LSTM model
基本上,我正在使用Keras训练LSTM模型,但是当我保存它时,它的大小需要100MB。 但是,我的模型的目的是部署到Web服务器以作为API,我的Web服务器无法运行它,因为模型大小太大。 在分析了我的模型中的所有参数后,我发现我的模型有20,000,000
参数,但是15,000,000
参数是未经训练的,因为它们是字嵌入。 有没有什么方法可以通过删除15,000,000
参数来最小化模型的大小,但仍保留模型的性能? 这是我的模型代码:
def LSTModel(input_shape, word_to_vec_map, word_to_index):
sentence_indices = Input(input_shape, dtype="int32")
embedding_layer = pretrained_embedding_layer(word_to_vec_map, word_to_index)
embeddings = embedding_layer(sentence_indices)
X = LSTM(256, return_sequences=True)(embeddings)
X = Dropout(0.5)(X)
X = LSTM(256, return_sequences=False)(X)
X = Dropout(0.5)(X)
X = Dense(NUM_OF_LABELS)(X)
X = Activation("softmax")(X)
model = Model(inputs=sentence_indices, outputs=X)
return model
定义要在函数外部保存的图层并命名它们。 然后创建两个函数foo()
和bar()
。 foo()
将拥有包含嵌入层的原始管道。 bar()
将只包含管道AFTER嵌入层的一部分。 相反,您将在bar()
具有嵌入尺寸的新Input()
图层:
lstm1 = LSTM(256, return_sequences=True, name='lstm1')
lstm2 = LSTM(256, return_sequences=False, name='lstm2')
dense = Dense(NUM_OF_LABELS, name='Susie Dense')
def foo(...):
sentence_indices = Input(input_shape, dtype="int32")
embedding_layer = pretrained_embedding_layer(word_to_vec_map, word_to_index)
embeddings = embedding_layer(sentence_indices)
X = lstm1(embeddings)
X = Dropout(0.5)(X)
X = lstm2(X)
X = Dropout(0.5)(X)
X = dense(X)
X = Activation("softmax")(X)
return Model(inputs=sentence_indices, outputs=X)
def bar(...):
embeddings = Input(embedding_shape, dtype="float32")
X = lstm1(embeddings)
X = Dropout(0.5)(X)
X = lstm2(X)
X = Dropout(0.5)(X)
X = dense(X)
X = Activation("softmax")(X)
return Model(inputs=sentence_indices, outputs=X)
foo_model = foo(...)
bar_model = bar(...)
foo_model.fit(...)
bar_model.save_weights(...)
现在,您将训练原始的foo()
模型。 然后,您可以保存缩小的bar()
模型的权重。 加载模型时,不要忘记指定by_name=True
参数:
foo_model.load_weights('bar_model.h5', by_name=True)
声明:本站的技术帖子网页,遵循CC BY-SA 4.0协议,如果您需要转载,请注明本站网址或者原文地址。任何问题请咨询:yoyou2525@163.com.