Continuar a formação de uma época específica

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A gerente de recursos que estou usando para ajustar um modelo Keras limita o acesso a um servidor para um dia de cada vez. Depois deste dia, eu preciso para começar um novo emprego. É possível com Keras para salvar o modelo atual em época K, e, em seguida, carregar esse modelo para continuar a formação época K + 1 (isto é, com um novo emprego)?

Publicado 01/04/2016 em 11:10
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Você pode salvar pesos após cada época, especificando uma chamada de retorno:

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])

Isto vai poupar os pesos após cada época. Você pode, em seguida, carregá-los com:

model = Sequential()
model.add(...)
model.load('path/to/weights.hf5)'

Claro que o seu modelo precisa ser o mesmo em ambos os casos.

Respondeu 01/04/2016 em 13:40
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Você pode adicionar o initial_epochargumento. Isso permitirá que você para continuar a formação de uma época específica.

Respondeu 08/05/2019 em 22:08
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