将数据添加到预训练模型中

Question

对于我正在使用的数据集，我已经使用Keras训练并保存了h5py模型。现在，我必须将新数据添加到预先训练的模型中，并在训练集中使用这些新数据。但是我不想重新训练整个数据集，因为已经花费了大约7个小时来训练和保存模型。当前有哪些方法可以将任何新数据添加到已经训练好的模型中？

我不想重新训练整个模型是因为我没有要添加的大数据集。由于时间限制，我想包括新数据而无需从头开始训练模型。

如何添加此新数据？

Answer 1

我希望您使用了model.save（），如果您这样做了，可以

from keras.models import load_model
model=load_model(<your path>)

这只是您的常规模型，您可以对其进行训练，随心所欲地进行预测

model.compile(optimizer='adam',loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(train_data, train_labels,epochs=epochs,batch_size=batch_size,validation_data=(validation_data, validation_labels))

以及您想做什么