如何使用ModelCheckpoint回调加载我的张量流模型?

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我已经训练了一个模型,并使用ModelCheckpoint保存了权重:

checkpoint_callback = ModelCheckpoint(
    filepath = checkpoint_prefix,
    save_weights_only = True,
    save_freq = 'epoch')

[在我的模型训练期间的夜间,电源关闭了一段时间,计算机也关闭了。现在,我打开了Jupyter笔记本,我想从一开始就不进行培训就加载模型。我应该怎么做而不重新编译而只使用检查点呢?我也有张量板回调:

tensorboard_callback = TensorBoard(
    log_dir = 'tensorboard_logs\\'+ model_name,
    histogram_freq = 5,
    write_graph = True,
    update_freq = 'epoch')
deep-learning callback conv-neural-network tensorflow2.0 tf.keras
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由于您仅保存了模型的权重,因此您需要重建图形,然后在其上加载最后一个检查点权重。

因此,重新创建模型并进行编译:

model = Sequential()
model.add() 
...
model.compile()

然后加载您的体重:

model.load_weights(checkpoint_prefix)

然后您可以正常使用它:

model.fit( ... )
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