加载和重新训练tflearn模型可以通过以下步骤完成:
network
是你定义的模型结构,model.tflearn
是预训练模型的文件路径。mnist.load_data()
函数加载数据集,并进行了one-hot编码。model.fit()
函数进行重新训练,n_epoch
表示训练的轮数,validation_set
用于验证模型的准确性,show_metric
用于显示训练过程中的指标。model.save()
函数将重新训练后的模型保存到指定路径。tflearn是一个基于TensorFlow的深度学习库,它提供了简单易用的高级API,可以快速构建和训练深度神经网络模型。tflearn支持多种常见的深度学习任务,如图像分类、文本分类、序列生成等。
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