Keras 预测重复列

Question

我有一个关于R中keras模型代码的问题。我已经完成了模型训练，需要进行预测。预测一条线是非常快的，但是我的数据有2000,000,000行和近200列，结构如附图。 Datastructure 我不知道是否有人对使用哪种方法有任何建议，以便预测可以 运行 快速并使用更少的内存。为了预测，我按照table创建了一个矩阵，每个矩阵都是200,000x200维。然后我使用 sapply 来预测所有剩余的矩阵。然而，尽管每个矩阵的预测都很快，但创建矩阵却很慢，所以它使模型 运行 长两倍或三倍，这还没有考虑到 sapply 步骤。我想知道keras是否有一种“聪明”的方式来知道在他的每个矩阵中，最后N列完全相同？我 google 看到有人在谈论 RepeatVector 但我不太明白，似乎这只是用于训练？我已经有了模型，只需要进行预测。 非常感谢大家！

Answer 1

在本地提供 keras 模型的最高效方法之一是创建 tf.data.Dataset 对象。请查看 tfdatasets R 包以获取指南和示例用法。