resuming-training

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Tensorflow模型恢復（恢復訓練似乎從頭開始）

保存我的模型後，我有恢復訓練的問題。 問題是我的損失減少例如從6到3。此時我保存模型。 當我恢復它並繼續訓練時，損失從6重新開始。 恢復似乎不起作用。 我不明白，因爲打印重量，似乎他們正確加載。 我使用ADAM優化器。提前致謝。 這裏： batch_size = self.batch_size num_classes = self.num_classes n_hidden =

tensorflow save restore resuming-training 2017-04-12

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如何在系統中斷（python）的最後一次迭代中恢復for循環？

我對python非常陌生。事實上，我正在深入學習並努力訓練我的網絡。 由於數據庫的大尺寸，系統經常崩潰。 我想找到一個解決方案，使我能夠在最後一次迭代（崩潰的地方）恢復程序，而無需重新開始所有的訓練。

python-2.7 for-loop deep-learning resuming-training 2017-06-12

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加載訓練有素的Keras模型並繼續訓練

我想知道是否可以保存部分訓練的Keras模型，並在加載模型後繼續訓練。 原因是我將來會有更多的訓練數據，我不想再重新訓練整個模型。 其中我使用的功能是： #Partly train model model.fit(first_training, first_classes, batch_size=32, nb_epoch=20) #Save partly trained model mod

python tensorflow neural-network keras resuming-training 2017-03-08

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