如何在张量流中连续训练新数据

Question

我使用TF-slim训练花数据集，脚本为this。花数据集只有5个类。如果我向玫瑰添加一些新的图像数据，或添加新的分类，我应该在列车1000步后做些什么？我是否需要删除已经过训练的数据，例如检查点文件？

Answer 1

在Data Science Stack Exchange上存在类似的问题，答案考虑了您的情景：

  

培训模型后，您将获得可用于的新数据   训练，你可以加载以前的模型并训练它。对于   例如，您可以将模型保存为.pickle文件并加载它   当有新数据时，进一步训练。请注意，为   模型预测正确，新的训练数据应该有一个   与过去的数据类似的分布

我在自己的项目中做了同样的事情，我开始使用一个随时间变大的小数据集。添加新数据后，我从最后一个检查点重新训练模型。