在TensorFlow中恢复中性网络训练

时间:2018-08-17 23:24:49

标签: tensorflow

我正在训练张量流中的神经网络。我设定了60个纪元,培训需要4天才能完成。即将完成,但我看到val_acc仍在改善。我想将训练扩展到40个时期,总计100个。

如果我能做到而又不从头开始培训,那我就在徘徊。当前训练完成后,将使用model.save命令将神经网络权重保存在文件中。

  • 如果此时我model.load吃午餐并开始训练40个纪元,会发生什么情况?
  • 有可能这样做吗?
  • 是否等于连续交易100个纪元?

在我看来,这就像初始化上次运行结束时计算的权重的神经。从概念上讲,这是有道理的。

我想念什么吗?

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