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tensorflow - 如何在 tensorflow 中持续训练新数据

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-03 16:42:19 26 4
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我用的是TF-slim训练花数据集,脚本是this .花卉数据集只有 5 个类。如果我给玫瑰添加了一些新的图像数据,或者添加了一个新的分类,火车1000步后我该怎么办?我是否需要删除已经训练好的数据,例如检查点文件?

最佳答案

Data Science Stack Exchange上也有类似的问题,有一个考虑到你的情况的答案:

Once a model is trained and you get new data which can be used for training, you can load the previous model and train onto it. For example, you can save your model as a .pickle file and load it and train further onto it when new data is available. Do note that for the model to predict correctly, the new training data should have a similar distribution as the past data



我在我自己的项目中也是这样做的,在那里我从一个随着时间的推移变得越来越大的小数据集开始。添加新数据后,我从最后一个检查点重新训练模型。

关于tensorflow - 如何在 tensorflow 中持续训练新数据,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/45956795/

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