我看到从 Keras/TensorFlow/PyTorch 等转换的模型出现意外行为。
当MLModel在2-3GB.
self.myModel = MyModel(model: mlModel)
即使对于重量小于1MB.
此外，使用MLModelConfiguration，更改computeUnits似乎会稍微改变内存使用情况，.cpuOnly通常需要最少的内存。
但是看在上帝的份上，我不知道为什么会发生这种情况，是不是我转换他们的方式有问题？那具体层能引起吗？有没有人可以解决这个问题？
这是我们转换的模型： https ://github.com/HasnainRaz/Fast-SRGAN
