特定のエポックからトレーニングを続ける

Question

Kerasモデルに適合させるために使用しているリソースマネージャは、サーバへのアクセスを一度に1日に制限します。今日の後、私は新しい仕事を始める必要があります。ケラスはエポックKで現在のモデルを保存し、そのモデルをロードしてエポックK + 1をトレーニングし続ける（つまり、新しいジョブで）ことは可能ですか？

Answer 1

あなたはコールバックを指定することにより、すべてのエポックの後にウェイトを保存することができます：

weight_save_callback = ModelCheckpoint('/path/to/weights.{epoch:02d}-{val_loss:.2f}.hdf5', monitor='val_loss', verbose=0, save_best_only=False, mode='auto') 
model.fit(X_train,y_train,batch_size=batch_size,nb_epoch=nb_epoch,callbacks=[weight_save_callback]) 

これは、すべてのエポックの後にウェイトを保存します。

model = Sequential() 
model.add(...) 
model.load('path/to/weights.hf5)' 

もちろん両方のモデルでモデルを同じにする必要があります。