Вопросы Теги

Тренировка с пошаговым затуханием без сохранения последней эпохи при повторном запуске model.fit. Скорость обучения неверна

Я столкнулся с этой проблемой и в итоге использовал решение JQuery, чтобы заставить его выглядеть как класс, который может наследовать другие классы. 

<script>
    $(function(){
            $(".composite").addClass("something else");
        });
</script>

Это найдет все элементы с классом «композитный» и добавьте к элементам классы «что-то» и «еще». Итак, что-то вроде <div class="composite">...</div> закончится так: <div class="composite something else">...</div>

1
задан H. Sánchez 15 January 2019 в 20:16
поделиться

1 ответ

В initial_epoch есть параметр в функции fit, вы можете использовать его. Например: 

print('Learning Rate: ',tf.keras.backend.eval(model.optimizer.lr))
model.fit(X_train,Y_train1, batch_size=16,
         validation_split=.5, verbose=1, epochs=2,
            callbacks=[lr_callback])

print('Learning Rate: ',tf.keras.backend.eval(model.optimizer.lr))

Вы тренировали свою модель в течение двух эпох, теперь снова включите, вы начинаете отсюда и бежите еще одну эпоху, это будет эпоха = 3. 

print('Learning Rate: ',tf.keras.backend.eval(model.optimizer.lr))
model.fit(X_train,Y_train1, batch_size=16,initial_epoch=2,
         validation_split=.5, verbose=1, epochs=3,
            callbacks=[lr_callback])

print('Learning Rate: ',tf.keras.backend.eval(model.optimizer.lr))
0
ответ дан Ankish Bansal 15 January 2019 в 20:16
поделиться
Другие вопросы по тегам:

Похожие вопросы: