保存然后重用CNN模型-保留初始化

Question

我希望通过将CNN与具有相同超参数（尤其是初始化）的相同CNN重复使用来重复一系列图像分类实验。因此，如果在实例化之后并且在训练之前保存模型，是否还会保存初始化，以便稍后再加载并使用不同的数据集和标签进行训练，是否使用相同的超参数启动该新模型和初始化是我使用第一个数据集/分类标签训练的第一个模型？我目前使用的是fastai，它当然是基于Pythorch构建的API库/集，但是我认为可以为所有人提供更通用的解释，涵盖所有使用任何库的CNN。

我希望得到这样一个答案：“在工作流程中创建CNN的这一点之后，将初始化模型，如果此时保存模型，则可以稍后重新加载它，并在下一个模型中使用相同的超参数和初始化。”

Answer 1

创建学习者后，您可以保存它。

示例：

learn = cnn_learner(data,models.resnet34,metrics=error_rate)
learn.save('init')

稍后：

learn.load('init)