我正在开发一个基于LSTM的编码器-解码器模型，由于内存错误，它无法完成训练。我在上一个问题中问过这个问题，但没有得到任何回应。因此，为了解决这个问题，我找到了一个解决方案，在训练停止的地方重新加载模型，并按如下方式重新开始训练。import EarlyStopping, ModelCheckpoint
from keras.layers import Conv2D, MaxPoo
浏览 31提问于2021-06-05得票数 1
我正在使用Jupyter实验室中的Keras来训练模型。 我希望能够手动停止训练并优雅地退出试衣。 现在我可以终止训练的唯一方法是通过KeyboardInterrupt。我如何使用Keras回调来优雅地终止训练，无论是通过侦听KeyboardInterrupt还是从小部件按钮接收事件？ 还是有别的办法？ 谢谢!另请参阅Does interrupting keras training
浏览 31提问于2021-07-22得票数 0
我总共有500个纪元要训练。但在google colab中每个时代需要8分钟才能完成。有人能帮我吗?如何在特定时期完成后保存我的模型状态，并从我离开google Colab的地方重新开始训练？
浏览 36提问于2020-09-14得票数 0
我在用model.checkpoint()保存我最好的模型cdir = os.path.dirname(checkpoint)
filepath=checkpoint_path,
history = model.fit([
浏览 2提问于2021-09-27得票数 1
2回答
重新开始使用adam
、、、、
我正在用提前停止策略训练我的网络。我从较高的学习率开始，并且基于验证损失，我需要从较早的快照重新开始训练。
我可以使用模型和优化器state_dicts保存/加载快照。这没问题。我的问题是，一旦我重新开始训练，我如何再次设置adam的学习率？我应该重新启动adam fresh而不是使用state_dict，还是应该使用optimizer
浏览 6提问于2019-10-09得票数 1
1回答
用Keras训练深度学习的检查点
、、、、
我正在使用谷歌Colab，并保存在我的驱动器上的重量。model.fit(network_input, network_output, epochs=200, batch_size=128, callbacks=callbacks_list)然后，我在不修改函数的情况下继续训练，输出单元如下所示：
我怎么知道训练恢复到目前为止最好的重量，即“举重-提高-06-4.1851-较大的.How 5”，还是
浏览 2提问于2021-02-24得票数 0
回答已采纳
我正在使用来自Keras的ModelCheckpoint回调： save_best_only=True)
我不能一步一步地训练我的模型，所以我不得不多次保存/加载我的模型，并恢复训练以改进我的<em
浏览 3提问于2020-01-15得票数 0
我很难理解当模型从磁盘加载时，当使用像下面这样的调度器时，训练将如何恢复。learning_rate_scheduler = tensorflow.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(decay_steps=1000, staircase=True) 考虑这个假设的情况，我训练了一个时期的模型并保存了下来。后来，
浏览 98提问于2021-03-01得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在Keras中训练一个神经网络模型。我想要监控验证损失，并在达到一定条件时停止训练。为了清楚起见，我们假设0.5中的x和n是50。只有
浏览 1提问于2018-08-16得票数 2
回答已采纳
7回答
我想知道是否有可能保存一个部分训练的Keras模型，并在再次加载该模型后继续训练。
这样做的原因是，我将来会有更多的训练数据，我不想再次重新训练整个模型。对于10个历元之后的第一个数据集，最后一个历元的损失将为0.0748，准确率为0.9863。在保存、删除和重新加载模型后，在第二个数据集上训练</em
浏览 789提问于2017-03-08得票数 123
回答已采纳
我已经用120x120维的图像在keras中训练了我的功能模型，现在我想将这个预测模型用于不同形状的输入图像。NoneType'>) to a Tensor我的培训模型是：model = Model(input_i, all_together(input_i))
一旦它被训练过，我正在尝试建立新的<em
浏览 3提问于2020-02-05得票数 0
我预先训练了一个有两个班的模型(我自己保存的模型)，我想用它来转移学习，训练一个有六个班的模型。我已经将训练前的模型加载到新的培训脚本中：如何删除顶部/头部层( conv1D层)时
浏览 1提问于2021-12-09得票数 4
回答已采纳
我使用Gensim框架(https://radimrehurek.com/gensim/auto_实例/index.html#文档)生成了一个经过预先培训的C0模型。在执行完所有文本处理之后，我使用Gensim生成了经过预先训练的word2Vec模型。该模型有234个唯一的词，每个向量都有300个维数。不过，我有个问题。如何使用生成的word2vec嵌入向量作为CNN的</em
浏览 0提问于2021-11-15得票数 2
回答已采纳
我们可以保存任何创建的LSTM模型本身吗？我认为“泡菜”是将python对象序列化为文件的标准方法。理想情况下，我希望创建一个python模块，它包含一个或多个函数，这些函数允许我指定一个LSTM模型来加载，或者使用一个硬编码的预匹配模型来根据传入的数据生成预测来初始化模型。我使用的代码：batch_size = 1
model = Seq
浏览 6提问于2017-07-24得票数 2
回答已采纳
1回答
然后，我基于tf-hub或keras.applications (我使用相同的卷积核心)的预训练模型构建模型，在model.save()或tf.saved_model.save之后，结果模型文件的大小约为经过训练后，它的模型大小增加到30Mb！
如果我在训练后保存模型，再次重新创建模型，并从训练后的</
浏览 39提问于2019-10-21得票数 0
我有一个由两个LSTM组成的模型，上面有一个密集的层。当我保存模型并重新加载它以进行更多训练时，我收到一个警告:没有传递给第一层的input_shape的顺序模型无法重新加载它们的优化器状态。因此，您的模型从一个新初始化的优化器开始。我不明白为什么我在模型中定义输入形状时会收到这个警告。()
model.add(tf.k
浏览 9提问于2019-10-16得票数 0
回答已采纳
我对tensorflow完全陌生，我正在使用他们的seq2seq translate示例。我查看了translate.py中的代码，训练是在一个无限循环中完成的，它会时不时地在文件translate.ckpt中保存检查点。那么，如果我停止训练并想稍后从上次保存的状态重新启动它，我该怎么做呢？
谢谢
浏览 5提问于2016-11-27得票数 2
根据数据，RStudio中keras模型的训练运行可能如下所示。我不想绘制前几次迭代，这样连续几次迭代的差异就很明显了。有没有办法在R中做到这一点？我试着简单地在几个时期后停止，然后重新开始，所以第二个图将从我在第一个时期后停止的地方开始。这是可行的，但并不是很方便，尤其是，如果有很多选项传递给fit，就会有很多代码重复。或者，如果适用于拟合模型的pl
浏览 1提问于2018-07-11得票数 0
我开发了keras文本分类模型。我有预处理的数据(标记化)。我已成功记录训练好的模型(mlflow.keras.log_model)。我已经使用mlflow服务为模型服务了。现在，在对文本数据进行预测时，我需要使用用于训练的相同标记器对象进行预处理。如何预处理测试数据并从服务模型中获得预测。
浏览 8提问于2020-03-13得票数 2
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议活动推荐
腾讯云开发者
