滚齿机上料机如何加载训练完毕后的模型⽂件继续训练模型训练完成后得到了模型⽂件,下⼀次想接着上次的基础继续进⾏训练,这可怎么办? ⼩周来⽀招,打⼀顿就好了
基于keras框架得到的h5⽂件
第⼀次训练模型得到的h5⽂件:
model = Sequential()
model.add(LSTM(150, input_shape=(train_x.shape[1], train_x.shape[2]),return_sequences=False))
吊装工具model.add(Dense(30))
model.summary()
得到训练
modelpile(loss=["mse"], optimizer='adam',metrics=['mape','mae','mse'])
history = model.fit(train_x, train_y, epochs=epochs, batch_size=batch_size, validation_data=[test_x, test_y],verbose=2, shuffle=True) #save LeNet_model_files after train
model.save('lstm_model.h5')
利⽤h5⽂件接着上次的基础继续进⾏训练,只需:
#加载模型⽂件
model=load_model('lstm_model.h5')地龙多肽
model._make_predict_function()
#继续⽤数据训练
history = model.fit(train_x, train_y, epochs=epochs, batch_size=batch_size, validation_data=[test_x, test_y],verbose=2, shuffle=True) model.save('lstm_model2.h5')
基于tensorflow框架得到的ckpt⽂件
先构建原模型图
单相轴流风机
yig滤波器再加载原模型
图上是加载模型进⾏预测,把相应代码改成下⾯的训练即可实现继续训练!
train_step.run(feed_dict={x: images, y_: batch[1],keep_prob1:prob1,keep_prob2:prob2,keep_prob3:prob3})