如何继续训练保存并加载的Keras模型？

在Keras中，我们可以使用save()和load_model()函数来保存和加载训练好的模型。

1. 保存模型：
   • 使用save()函数将模型的架构、权重和优化器状态保存到一个HDF5文件中。例如，将模型保存为model.h5文件：
   • 使用save()函数将模型的架构、权重和优化器状态保存到一个HDF5文件中。例如，将模型保存为model.h5文件：

• 加载模型：
  • 使用load_model()函数加载保存的模型。例如，从model.h5文件中加载模型：
  • 使用load_model()函数加载保存的模型。例如，从model.h5文件中加载模型：
• 继续训练模型：
  • 加载模型后，我们可以继续训练模型以进一步提高性能。首先，我们需要编译模型，并指定优化器、损失函数和评估指标：
  • 加载模型后，我们可以继续训练模型以进一步提高性能。首先，我们需要编译模型，并指定优化器、损失函数和评估指标：
  • 接下来，使用fit()函数继续训练模型。例如，使用新的训练数据进行5个额外的训练周期：
  • 接下来，使用fit()函数继续训练模型。例如，使用新的训练数据进行5个额外的训练周期：
  • 注意：在继续训练之前，确保加载的模型与继续训练的数据兼容，即模型的输入形状和标签的形状相匹配。

综上所述，我们可以通过使用save()和load_model()函数来保存和加载Keras模型，并使用compile()和fit()函数继续训练模型。这样可以方便地保存和加载模型，并在需要时继续训练以提高性能。

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