如何加载keras模型并从训练停止的地方重新开始训练

加载Keras模型并从训练停止的地方重新开始训练可以通过以下步骤实现：

1. 导入所需的库和模块：

import keras
from keras.models import load_model

1. 加载已经保存的模型：

model = load_model('model.h5')

这里假设模型已经保存在名为'model.h5'的文件中。

1. 编译模型：

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

根据模型的结构和需求，选择合适的优化器、损失函数和评估指标。

1. 准备数据集：

# 假设你已经准备好了训练数据集和标签
x_train = ...
y_train = ...

1. 继续训练模型：

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

这里假设你想要继续训练模型10个epoch，批大小为32。

通过以上步骤，你可以加载Keras模型并从训练停止的地方重新开始训练。注意，重新开始训练时，你可能需要调整学习率、优化器的参数等，以获得更好的训练效果。

Keras是一个高级神经网络API，它提供了简单易用的接口，可以快速构建和训练深度学习模型。Keras支持多种编程语言，包括Python、R等。它在图像识别、自然语言处理等领域有广泛的应用。

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参考链接：

• Keras官方文档
• 腾讯云AI Lab
• 腾讯云AI 机器学习平台