实例化新模型后，Keras 模型的大小会增加答案

【问题标题】：Size of a Keras model increases after a new model is instantiated实例化新模型后，Keras 模型的大小会增加
【发布时间】：2020-05-07 19:44:11
【问题描述】：

标题不言自明，玩具代码如下：

from pympler import asizeof 
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model_1 = Sequential([
  Dense(1, activation='relu', input_shape=(10,)),
])

print('Model 1 size = ', asizeof.asizeof(model_1))

model_2 = Sequential([
  Dense(1, activation='relu', input_shape=(10,)),
])

print('Model 1 size = ', asizeof.asizeof(model_1))
print('Model 2 size = ', asizeof.asizeof(model_2))

Pymler 是一个 Python 内存分析器。代码的输出是：

Model 1 size =  68624
Model 1 size =  92728
Model 2 size =  92728

想要的输出是：

Model 1 size =  68624
Model 1 size =  68624
Model 2 size =  68624

Python 版本：Python 3.6.8

Keras 版本：2.3.1

张量流版本：2.1.0

我怀疑这是一个错误，如果这确实是一个错误，我将在他们的 Github 中提交一个问题。

【问题讨论】：

标签： python python-3.x tensorflow keras tensorflow2.0

【解决方案1】：

在文档中https://pympler.readthedocs.io/en/latest/library/asizeof.html 它说，

如果全部为真并且没有提供位置参数。调整所有当前 gc 对象的大小，包括模块、全局和堆栈框架对象。

也许您正在寻找的是basicsize。

from pympler import asizeof 
import gc
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model_1 = Sequential([
  Dense(1, activation='relu', input_shape=(10,)),
])

gc.collect()
print('Model 1 size = ', asizeof.basicsize(model_1))

gc.collect()
model_2 = Sequential([
  Dense(1, activation='relu', input_shape=(10,)),
])

print('Model 1 size = ', asizeof.basicsize(model_1))

print('Model 2 size = ', asizeof.basicsize(model_2))

它们应该给出相同的尺寸。

【讨论】：