【问题标题】:Retrain Tensorflow model重新训练 TensorFlow 模型
【发布时间】:2018-10-11 22:12:07
【问题描述】:

我有一个张量流模型,我使用对象检测 SSD 移动网络进行了训练。 训练现在已经完成,我导出了模型推理进行测试。我的问题是,如果我以后想用新的图像数据集重新训练模型,我现在应该做什么来使模型中的权重渗透,以便我可以从那时起重新训练它。我知道有一个冻结脚本,我必须使用它吗?

谢谢

阿亚德

【问题讨论】:

  • 你试过checkpointing吗?
  • 你是如何保存模型的?
  • 我使用export_inference_graph.py导出训练模型
  • 有什么帮助吗?

标签: python tensorflow machine-learning


【解决方案1】:

你不能从那时起重新训练它。每次重新训练时,都应该针对您感兴趣的所有对象。

【讨论】:

  • SSD 模型例如带有预构建的权重,可用于进行各种检测,您可以将其用作训练自己的数据集的起点。我正在寻找确切的用法,我想要经过训练的模型成为新数据集的陈述点。