我是这个领域的新手,希望你能帮助我:) 我正在谷歌Colab上训练我的TensorFlow模型,但由于时间有限,我不能运行超过2个时代,因为我的数据量很大
history = model.fit(
x=data.train_x,
y=data.train_y,
validation_split=0.2,
batch_size=32,
shuffle=True,
epochs=2,
callbacks=[tensorboard_callback]
Epoch 1/2
22016/22016 [==============================] - 14481s 657ms/step - loss: 0.3934 - acc: 0.8225 - val_loss: 0.3893 - val_acc: 0.8289
Epoch 2/2
22016/22016 [==============================] - 14466s 657ms/step - loss: 0.2807 - acc: 0.8825 - val_loss: 0.3793 - val_acc: 0.8348
我的问题是,是否有可能保存此模型并在第三纪元的第二天恢复训练
您将丢失
history
对象,您可以绘制损失和度量。保存模型历史记录时,对象不会被保留您需要设置
initial_epoch
参数。例如:假设您将其保存为:
将其加载回:
现在,您可以重新适应:
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