我正在使用一个大数据集来训练我的lstm模型，我想要的是整个训练过程，该过程可以连续存储中间权重，可以随时停止并重新加载预先训练的权重以继续在另一个数据集上进行训练
我试穿了fit_generator，但它不适合我。 例如： 现在我有10K数据，我将它们拆分为10个小数据，每个小数据都有1K。 在for循环中，我读取了一个小数据，对其进行了训练并节省了重量。下次，我加载预先训练的权重，读取另一个小数据并对其进行了训练。 。
addps我不知道上面的代码是否有效。 在一个工具中，每次读取文件之一时，我会看到损失从大约2.5个开始下降到大约30个纪元中的1个。