python—我想向现有的tensorflow模型添加更多数据

dwthyt8l 于 2021-08-20 发布在 Java

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我试过了 load_model 然后 model.fit 方法加载现有模型并在其上添加更多数据。它似乎起作用了。大纪元也没有任何问题。但在保存新的训练模型后，它看起来像旧模型。完全相同的文件大小，相同的数据。我做错了什么？

from keras.models import load_model
model = load_model('/content/drive/MyDrive/Trained_database/diu_project.h5')
model.fit(x=X_train, y=y_train, epochs=30, batch_size = 5,shuffle = False, validation_split=0.2)
model.save('/content/drive/MyDrive/Trained_database/diu_project_3.h5')

python jupyter-notebook tensorflow

来源：https://stackoverflow.com/questions/68329513/i-want-to-add-more-data-to-a-existing-tensorflow-model

1条答案

按热度按时间

lmvvr0a81#

您是否检查了正在加载的模型层是否可训练？

model.summary()

可培训参数的数量是否符合您的预期？您可以使用以下代码使所有层都可训练：

model.trainable = True

或者只从某一层开始训练（比如说100次）。这对于紧密领域之间的转移学习特别有用。


# Fine-tune from this layer onwards

fine_tune_at = 100

# Freeze all the layers before the `fine_tune_at` layer

for layer in base_model.layers[:fine_tune_at]:
  layer.trainable =  False

这些例子来自：https://www.tensorflow.org/tutorials/images/transfer_learning

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