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经过训练的keras模型的预测速度比训练时慢得多。

经过训练的Keras模型的预测速度比训练时慢得多是一个常见的现象。这是因为在训练过程中，模型需要进行大量的计算和参数更新，而在预测过程中，模型只需要进行前向传播计算，不需要进行反向传播和参数更新，因此预测速度会更快。

为了提高经过训练的Keras模型的预测速度，可以考虑以下几个方面：

模型优化：可以通过模型压缩、剪枝、量化等技术减小模型的大小和计算量，从而提高预测速度。腾讯云提供了ModelArts服务，其中包括了模型压缩和量化的功能，可以帮助用户优化模型。
硬件加速：使用GPU或者TPU等硬件加速设备可以显著提高模型的预测速度。腾讯云提供了GPU和TPU实例，用户可以选择适合自己需求的实例类型。
模型部署：将训练好的模型部署到云端的服务器上，可以通过并行计算、分布式计算等方式提高模型的预测速度。腾讯云提供了Serverless云函数SCF和容器服务TKE，可以帮助用户快速部署模型。
模型缓存：对于需要频繁进行预测的场景，可以将预测结果缓存起来，避免重复计算，从而提高预测速度。

总结起来，要提高经过训练的Keras模型的预测速度，可以通过模型优化、硬件加速、模型部署和模型缓存等方式来实现。腾讯云提供了一系列相关产品和服务，可以帮助用户优化和加速模型的预测过程。具体的产品和服务信息可以参考腾讯云官网：https://cloud.tencent.com/product

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有许多例子表明，大量的模型正在被训练，以便在各种基准上获得更高的精度。尽管 MegatronLM 比 BERT 大 24 倍，但它在语言建模方面只比 BERT 强 34%。...如果还不明显的话，大多数神经网络都是参数化的，许多经过训练的权重对整体精度影响很小，可以去除。...剪枝可以在一个网络的多个尺度上进行，最小的模型是通过在单独的权重级别上剪枝来实现的，小量级的权重设置为零，当模型被压缩或以稀疏格式存储时，其存储效率非常高。...要创建更小、更快的模型，需要在滤波器或层级别进行剪枝，例如，删除对总体预测精度贡献最小的卷积层的滤波器。在滤波器级别剪枝的模型并没有那么小，但通常速度更快。...下面引用到目前为止讨论过的几篇论文：「TinyBERT 在经验上是有效的，并且在 GLUE 数据集中取得了与 BERT 相当的结果，同时比 BERT 小了 7.5 倍，推理速度快了 9.4 倍。」

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