Keras在经过额外的持续训练后正确地保存检查点--初始阶段

Question

当我决定训练新的模型并保存检查点时，ModelCheckpoint工作得很好，因为我希望这些检查点被保存。然而，当我决定为n更多的时代训练同样的模型时，我的问题就出现了。问题是，划时代被重置为0，这将产生一些模型检查点名称如下：

/checkpoints
    checkpoint-01-0.24.h5
    checkpoint-02-0.34.h5
    checkpoint-03-0.37.h5
              .
              .
    checkpoint-m-0.68.h5
    checkpoint-01-0.71.h5
    checkpoint-02-0.73.h5
    checkpoint-03-0.74.h5
              .
              .
    checkpoint-n-0.85.h5

正如你所看到的，时代会被重置。我想要实现的是，在以前的迭代中获取所有历元的数目，并将其添加到新的历次中，得到如下所示：

    checkpoint-(m + 01)-0.71.h5
    checkpoint-(m + 02)-0.73.h5
    checkpoint-(m + 03)-0.74.h5
              .
              .
    checkpoint-(m + n)-0.85.h5

Answer 1

由于您可以在医生中读取.fit()函数，有一个参数正是这样做的：

开始训练的initial_epoch:时代(用于恢复以前的训练)

因此，只需添加：

model.fit(..., initial_epoch=m)

就像你的例子一样，m是第一个运行的时代。

我希望这有帮助:)