Bir Keras modeline uyacak bir kaynak yöneticisi, bir sunucuya erişimi bir kerede 1 güne sınırlar. Bu günden sonra yeni bir işe başlamak zorundayım. Keras'ın mevcut modeli Epoch K'da kaydetmesi ve ardından bu modeli K + 1 eğitim çağına (yani yeni bir işe) devam ettirmek için yüklemek mümkün mü?Belirli Bir Döngüden Eğitime Devam Et
Bir geri arama belirterek her çağın sonra ağırlıkları kaydedebilirsiniz:
weight_save_callback = ModelCheckpoint('/path/to/weights.{epoch:02d}-{val_loss:.2f}.hdf5', monitor='val_loss', verbose=0, save_best_only=False, mode='auto')
model.fit(X_train,y_train,batch_size=batch_size,nb_epoch=nb_epoch,callbacks=[weight_save_callback])
Bu, her çağın sonra ağırlıkları kurtaracak. Daha sonra bunları şu durumlarda yükleyebilirsiniz: Her iki durumda da modelinizin aynı olması gerekir.
Harika - teşekkürler! – mossaab
Şüpheliyim ki, 20 tekrardan sonra programımı bir sebepten dolayı durdurdum ve modelimi kurtardım, şimdi 20 tekrardan sonra tekrar çalıştırmak istiyorum .... 21. kaydedilen önceki modelle başlayacağım. mümkün mü ?? –