python - 将数据添加到预训练模型

Question

对于我正在使用的数据集，我已经使用 Keras 训练并保存了一个 h5py 模型。现在我必须将新数据添加到预训练模型中，并在训练集中使用这些新数据。但我不想重新训练整个数据集，因为训练和保存模型已经花费了大约 7 个小时。目前可用于将任何新数据添加到已训练模型的方法是什么？

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，我想在不从头开始训练模型的情况下包含新数据。

如何添加这些新数据？

标签： pythonkeraspre-trained-model

Answer 1

我希望你使用了 model.save()，如果你这样做了，那么你可以

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

它只是你的常规模型，你可以训练它，用它预测你想要的任何东西

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))

以及你想做的任何事情