Помогите с оптимизацией кода (модель resnet жрёт много ОЗУ)

Делаю код с распознаванием с камеры для raspberry pi 4 c 4 гб ОЗУ на Python с Tensorflow, когда запускаю код зависает.
Долго думал, в итоге решил проверить на компе с диспетчером задач, запускаю часть где загружается resnet и -40% ОЗУ на компе (у меня 8 гб), то есть 3,2-3,5 гб оперативки.
Можно ли как нибудь оптимизировать загрузку модели?
Часть кода которая жрёт оперативку:

 import cv2 
import numpy as np 
from skimage.feature import canny 
from skimage.transform import hough_line, hough_line_peaks 
from skimage.transform import rotate 
from skimage.color import rgb2gray 
import tensorflow as tf 
print('TensorFlow version:', tf.__version__) 
 
 
image0 = cv2.imread('okey.png') #фото т.к. на компе так проще проверять
image_height, image_width, _ = image0.shape 
image = cv2.resize(image0, (1024, 1024)) 
image = image.astype(np.float32) 
 
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path="./model_resnet.tflite") 
interpreter.allocate_tensors() 
input_details = interpreter.get_input_details() 
output_details = interpreter.get_output_details()
input()