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我想知道是否可以保存部分训练的Keras模型并在再次加载模型后继续训练.

这样做的原因是我将来会有更多的训练数据,我不想再次重新训练整个模型.

我正在使用的功能是:

#Partly train model
model.fit(first_training, first_classes, batch_size=32, nb_epoch=20)

#Save partly trained model
model.save('partly_trained.h5')

#Load partly trained model
from keras.models import load_model
model = load_model('partly_trained.h5')

#Continue training
model.fit(second_training, second_classes, batch_size=32, nb_epoch=20)

编辑1:添加了完整的工作示例

使用10个时期之后的第一个数据集,最后一个纪元的损失将为0.0748,准确度为0.9863.

保存,删除和重新加载模型后,在第二个数据集上训练的模型的损失和准确性将分别为0.1711和0.9504.

这是由新的训练数据还是完全重新训练的模型引起的？

"""
Model by: http://machinelearningmastery.com/
"""
# load (downloaded if needed) the MNIST dataset
import numpy
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.utils import np_utils
from keras.models import load_model
numpy.random.seed(7)

def baseline_model():
    model = Sequential()
    model.add(Dense(num_pixels, input_dim=num_pixels, init='normal', …