18、神经网络模型优化与生成对抗网络详解

神经网络模型优化与生成对抗网络详解

1. 模型压缩与优化

在神经网络中，模型优化是提升性能和效率的重要手段。通过对模型进行压缩，可以显著减少模型的大小，从而降低存储和计算成本。

1.1 模型压缩函数

为了评估模型压缩后的大小，我们可以使用以下函数：

import os
import zipfile
import tempfile

def get_gzipped_model_size(file):
    # It returns the size of the gzipped model in bytes.
    _, zipped_file = tempfile.mkstemp('.zip')
    with zipfile.ZipFile(zipped_file, 'w', compression=zipfile.ZIP_DEFLATED) as f:
        f.write(file)
    return os.path.getsize(zipped_file)

这个函数会将输入的文件进行压缩，并返回压缩后文件的大小（以字节为单位）。

1.2 模型比较

我们可以使用上述函数来比较不同模型的压缩大小，包括正常的基线模型、聚类模型和聚类后的 TFLite 模型：

print("Size of gzipped baseline Keras model: %.2f bytes" % (get_gzipped_model_