blocks|key|467348|text|Tensorflow+&+Keras模型默认支持增量学习--事实上，我们通常在迁移学习的情况下使用增量学习。您只需将数据的不同部分依次放入模型--您甚至可以保存模型，然后加载它，并继续使用相同或不同部分的数据进行培训。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|467349|有关更多信息，请参见：|467350|角点中的增量学习+(SO线程)|unordered-list-item|offset|length|467351|转移学习与微调+(Keras+)|467352|基于Keras和Creme的在线/增量学习|467353|给出新的每日数据，我能训练一个神经网络吗？+(AI+SE线程)|467354|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://stackoverflow.com/questions/63907380/incremental-learning-in-keras|1|https://keras.io/guides/transfer_learning/|2|https://www.pyimagesearch.com/2019/06/17/online-incremental-learning-with-keras-and-creme/|3|https://ai.stackexchange.com/questions/13194/can-i-train-a-neural-network-incrementally-given-new-daily-data?^0|0|0|0|8|0|0|0|7|1|0|0|L|2|0|0|L|3|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|12|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|13|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|D|3|E|5|F|7|14|8|@]|9|@$G|15|H|16|1|17]]|A|$]]|$1|I|3|J|5|F|7|18|8|@]|9|@$G|19|H|1A|1|1B]]|A|$]]|$1|K|3|L|5|F|7|1C|8|@]|9|@$G|1D|H|1E|1|1F]]|A|$]]|$1|M|3|N|5|F|7|1G|8|@]|9|@$G|1H|H|1I|1|1J]]|A|$]]|$1|O|3|-4|5|6|7|1K|8|@]|9|@]|A|$]]]|P|$Q|$5|R|S|T|A|$U|V]]|W|$5|R|S|T|A|$U|X]]|Y|$5|R|S|T|A|$U|Z]]|10|$5|R|S|T|A|$U|11]]]]

Tensorflow &amp; Keras models support incremental learning by default - in fact, we routinely use incremental learning in cases of transfer learning, among others. You just fit different portions of your data to the model sequentially - you can even save your model, and then load it and continue training with the same or different parts of your data.
For more info see:
<ul>
<li><a href="https://stackoverflow.com/questions/63907380/incremental-learning-in-keras">Incremental learning in keras</a> (SO thread)</li>
<li><a href="https://keras.io/guides/transfer_learning/" rel="nofollow noreferrer">Transfer learning &amp; fine-tuning</a> (Keras dosumentation)</li>
<li><a href="https://www.pyimagesearch.com/2019/06/17/online-incremental-learning-with-keras-and-creme/" rel="nofollow noreferrer">Online/Incremental Learning with Keras and Creme</a></li>
<li><a href="https://ai.stackexchange.com/questions/13194/can-i-train-a-neural-network-incrementally-given-new-daily-data?">Can I train a neural network incrementally given new daily data?</a> (AI SE thread)</li>
</ul>

I'm trying to train a Tensorflow model with a very large dataset (much larger than my memory).
To fully utilize all the available training data, I'm thinking about separating them into several small &quot;shards&quot; and train on one shard at a time.
After a little research, I found this method is often referred to as &quot;incremental learning&quot;. And based on <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Incremental_learning#:%7E:text=In%20computer%20science%2C%20incremental%20learning,to%20further%20train%20the%20model." rel="noreferrer">this Wiki page</a>, NOT all algorithms support incremental learning.
I'm building my model using tf.keras.Model. In this case, is incremental learning possible?

Is incremental learning possible with Tensorflow?

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我正在尝试用一个非常大的数据集(比我的记忆大得多)来训练一个Tensorflow模型。为了充分利用所有可用的培训数据，我正在考虑将它们分成几个小的“碎片”，一次只训练一个碎片。经过一番研究，我发现这种方法常被称为“增量学习”。并基于，并不是所有的算法都支持增量学习。我正在使用tf.keras.Model构建我的模型。在这种情况下，增量学习是可能的吗？

问使用Tensorflow可以进行增量学习吗？
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