resuming-training

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異なるタスクでモデルを微調整すると、モデル内のバールの一部のみが事前処理されたタスクから復元され、残りは初期値として残されます。（呼び出しがMonitoredSessionまたはスーパーバイザが含まれている場合は、「init_fnを」の復元）は、グローバルのinitオペを実行した後pretrainedモデルを復元し、地元のグラフでトレーニングするときとして多くのドキュメントは、（page1pa

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テンソルフローの復元（再開訓練は最初から始まっているようです）

モデルを保存した後に訓練を再開する際に問題があります。問題は、私の損失が6から3のように減少することです。この時点でモデルを保存します。それを復元してトレーニングを続けると、損失は6から再開します。復元が実際には機能しないようです。重量を印刷するので、正しく読み込まれているように見えます。私はADAMオプティマイザを使用しています。前もって感謝します。ここで： batch_size =

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？

私は、Pythonに非常に新しいです。実際、私は深い学習とネットワークのトレーニングに取り組んでいます。システムがそれほど頻繁にクラッシュしたデータベースのサイズが大きい。私はすべての訓練を超える再起動せずに（それがクラッシュした）最後の繰り返しでプログラムを再開するために私を可能にするソリューションを見つけようとしています。

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訓練されたKerasモデルをロードしてトレーニングを続ける

訓練されたKerasモデルを一部保存して、モデルを再度ロードした後にトレーニングを続けることが可能かどうか疑問に思っていました。これは、将来的にはトレーニングデータが増え、モデル全体を再トレーニングしたくないからです。私が使用していな機能は以下のとおりです。 #Partly train model model.fit(first_training, first_classes, batch_

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Caffe：訓練されたスナップショットからの復帰がエラーで失敗する

私はいくつかの設定でネットワークを訓練し、そのスナップショットを保存しました。今私は最後のスナップショットから再開しようとしていますし、それがこのエラーメッセージで失敗します。 I0328 13:44:30.756110 24238 net.cpp:283] Network initialization done. I0328 13:44:30.756206 24238 solver.cpp: