我正在使用预训练的 VGG-16 模型进行图像分类。我添加了自定义最后一层，因为我的分类类数量为 10。我正在对模型进行 200 轮训练。
我的问题是:如果我随机停止(通过关闭 python 窗口)在某个时期的训练，有什么办法吗？假设时期没有。 50 然后从那里恢复？我已经阅读过有关保存和重新加载模型的内容，但我的理解是，这只适用于我们的自定义模型，而不适用于 VGG-16 等预训练模型。
最佳答案
您可以使用ModelCheckpoint回调以定期保存您的模型。要使用它，请将 callbacks 参数传递给 fit 方法:
from keras.callbacks import ModelCheckpoint
checkpointer = ModelCheckpoint(filepath='model-{epoch:02d}.hdf5', ...)
model.fit(..., callbacks=[checkpointer])
然后，稍后您可以加载上次保存的模型。有关此回调的更多自定义，请查看文档。
关于python-3.x - 停止并重新启动 VGG-16 上的训练，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/52008748/