我使用 deeplearning4j 在数据的第一部分上训练了一个模型并保存了它。
ModelSerializer.writeModel(model, locationToSave, true);
现在，我想在下一部分数据上训练这个保存的模型。
我加载了模型:
MultiLayerNetwork model = ModelSerializer.restoreMultiLayerNetwork("location");
然后我用新数据来训练它
model.fit(trainingDataIt);
但是模型似乎不合适，因为我没有看到每次迭代的统计数据
11:56:56.161 [ADSI prefetch thread] DEBUG o.n.l.memory.abstracts.Nd4jWorkspace - Steps: 4
11:59:30.072 [main] DEBUG o.d.d.iterator.AsyncDataSetIterator - Manually destroying ADSI workspace
11:59:30.123 [ADSI prefetch thread] DEBUG o.n.l.memory.abstracts.Nd4jWorkspace - Steps: 4
12:01:39.760 [main] DEBUG o.d.d.iterator.AsyncDataSetIterator - Manually destroying ADSI workspace
12:01:39.793 [ADSI prefetch thread] DEBUG o.n.l.memory.abstracts.Nd4jWorkspace - Steps: 4
12:03:46.496 [main] DEBUG o.d.d.iterator.AsyncDataSetIterator - Manually destroying ADSI workspace
12:03:46.551 [ADSI prefetch thread] DEBUG o.n.l.memory.abstracts.Nd4jWorkspace - Steps: 4
这是正常现象，还是我的方法有问题？
最佳答案
你只需调用 ModelSerializer.writeModel 加载它并调用 fit 之后。
关于java - 深度学习4j : update a saved model，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/52403395/