如何重新训练/更新keras模型？

Question

如何在不从头开始重新训练的情况下更新/附加新数据到我的模型？我的数据集是图像，输出是预测情绪。

model.fit(x=train_image, y=train_label, epochs=1, batch_size=1)

Model.fit 似乎没有附加我的新数据，而是覆盖模型。我的输出只有一个（我更新的最后一个）。

加载经过训练的 Keras 模型并继续训练

我已经搜索过这个，但效果不佳。

编辑1： 当我们丢失之前训练的数据时我们能做什么。简而言之，我们在训练完成后就丢失了训练数据，并且无法再次取回数据，我们必须保留的是从中完成的学习，并在收到新数据时重新训练模型。

Answer 1

这真的很容易。例如，model.save()在 Keras 中可以保存模型权重，这是您实际需要保留的。

之后，您可以将新图像添加到训练集中，但只需使用您保存的权重。

每个新纪元都会经过所有图像（新的和旧的）。