在使用Keras训练模型时,可以使用load_weights()
函数加载预先训练好的权重,以便在这些权重的基础上继续训练模型。load_weights()
函数是Keras中的一个模型方法,用于从磁盘加载权重。
使用load_weights()
函数的步骤如下:
load_weights()
函数加载权重文件。可以通过指定权重文件的路径或URL来加载权重。fit()
函数或其他训练方法来进行模型训练。在训练过程中,模型将在预先训练好的权重的基础上进行微调。使用load_weights()
函数在预先训练好的权重上训练Keras模型的优势是可以节省训练时间和计算资源。通过加载预先训练好的权重,模型可以从已有的知识中受益,并在此基础上进行进一步的训练和优化。
应用场景:
load_weights()
函数加载这些权重,并在自己的数据集上进行微调,以提高模型的性能。load_weights()
函数加载之前训练好的权重,并在新数据上进行训练,以提高模型的性能。腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:
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