Блог

Я обучил двоичный классификатор, затем сохранил модель в виде файла .h5.

Изначально я использовал fit_generator для ее обучения.

 model.fit_generator(
train_generator,
class_weight=class_weights,
steps_per_epoch=nb_train_samples // batch_size,
epochs=epochs,
validation_data=validation_generator,
validation_steps=nb_validation_samples // batch_size,
callbacks=my_callbacks
)
  

Когда я вызываю load_model и загружаю его снова, чтобы продолжить обучение с того места, на котором я остановился, использую ли я точно такой же код для fit_generator, ссылаясь на старый train_generator и validation_generator?

Документация Keras по этому вопросу очень скудна, и в Интернете практически нет примеров совместного использования load_model с fit_generator.

ДА. Почему бы и нет? При загрузке будут загружены веса. Генератор сгенерирует новые обучающие выборки. Конечно, это может начаться не совсем с того места, где оно закончилось, но до тех пор, пока shuffled будет в порядке.