前言:
利用while True:的方法後,已经能够以少次数的 epochs 来重复储存模型,但至於总共训练了几次,我将在之後新增方法
程序码:
if os.path.exists(DATASET_PATH):
if os.path.exists(DATASET_PATH + WEIGHTS_FINAL):
print(WEIGHTS_FINAL + "模型存在,将继续训练模型")
# net_final.save(WEIGHTS_FINAL)
new_net_final = load_model(WEIGHTS_FINAL)
while True :
new_net_final.fit(train_batches,
steps_per_epoch = train_batches.samples // BATCH_SIZE,
validation_data = valid_batches,
validation_steps = valid_batches.samples // BATCH_SIZE,
epochs = NUM_EPOCHS)
# 储存训练好的模型
print("储存训练模型")
new_net_final.save(WEIGHTS_FINAL)
else:
print(WEIGHTS_FINAL + '模型不存在,将新建训练模型')
# 训练模型
while True :
net_final.fit(train_batches,
steps_per_epoch = train_batches.samples // BATCH_SIZE,
validation_data = valid_batches,
validation_steps = valid_batches.samples // BATCH_SIZE,
epochs = NUM_EPOCHS)
# 储存训练好的模型
print("储存训练模型")
net_final.save(WEIGHTS_FINAL)
else:
print(WEIGHTS_FINAL + '路径不存在,请确认路径')
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