我正在使用tensorflow.keras它來構(gòu)建一個具有 3 個密集層的簡單神經(jīng)網(wǎng)絡。我能夠成功地將模型訓練 9000 個時期，達到MSE0.0496的均方誤差 ( )。無論恢復模型，它在大約 57 開始訓練MSE。這可能表明模型權(quán)重沒有成功加載，但是當從頭重新開始訓練過程（不加載之前保存的權(quán)重）時，MSE從大約 +9000 開始。編輯：那么這是正常問題，還是我做錯了什么？為什么即使在 9000 個 epoch 之后準確度始終為 0.0？
3 回答
慕哥6287543
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您可以簡單地構(gòu)建模型，編譯它并保留隨機初始化的權(quán)重以開始訓練。接下來，恢復訓練：構(gòu)建模型，編譯它，然后重新加載保存的權(quán)重。
慕萊塢森
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對于恢復培訓，您不應該運行完整代碼，只需運行以下代碼：
model= load_model('model.h5')
history = model.fit(normed_train_data, train_labels, epochs=1, v
validation_split = 0.2, verbose=2,
batch_size=128, callbacks=[mc])`
但是你應該編輯這個：
mc = keras.callbacks.ModelCheckpoint('weights{epoch:08d}.h5', save_weights_only=True, period=100)
進入這個：
mc = keras.callbacks.ModelCheckpoint('weights{epoch:08d}.h5', save_weights_only=False, period=100)
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