如何加快keras.models中load_model函数的导入速度？

先看你的导入耗时数据：

import argv took: 0.0 sec
import pandas as pd took: 0.904778242111206 sec 
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler took: 1.4912829399108887 sec
from keras.models import load_model took: 7.647079229354858 sec

针对load_model导入过慢的问题，可尝试以下方法：

• 延迟导入：不要在脚本开头就导入load_model，而是放到实际需要加载模型的函数内部。比如：

  def load_my_model():
      from keras.models import load_model
      return load_model("my_model.h5")
  

  这样只有第一次调用load_my_model时才会触发导入，不会拖慢脚本启动速度。

• 切换到tf.keras：如果当前用的是独立Keras库，换成TensorFlow内置的tf.keras试试，导入tf.keras.models.load_model通常会比独立Keras更快，因为TensorFlow的模块加载逻辑经过优化，且很多依赖会共享加载。

• 环境与硬件优化：确保你的系统用的是SSD（机械硬盘读取模块文件速度会慢很多）；另外可以尝试用PYTHONOPTIMIZE=1环境变量启动Python，开启字节码优化，减少模块解析时间。

• 调整版本：尝试切换到不同版本的Keras/TensorFlow，比如某些较新的稳定版本可能修复了导入性能问题，或者旧版本（如Keras 2.3.x）的依赖更少，导入速度更快。

• 精简依赖加载：如果你的模型只用到特定的层、优化器或损失函数，可以尝试手动导入这些核心组件后再导入load_model，不过这个方法效果有限，且需要清楚模型的依赖结构。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者FLOROID