保存然后重用 CNN 模型 - 保留初始化

Question

我希望通过重复使用具有相同超参数（尤其是初始化）的相同 CNN 的 CNN 来重复一系列图像分类实验。所以，如果我在实例化模型之后和训练它之前保存模型，这是否也会保存初始化，所以我稍后重新加载它并使用不同的数据集和标签进行训练，它是否使用相同的超参数启动这个新模型并将初始化作为我使用第一个数据集/分类标签训练的第一个模型？我目前正在使用 fastai，它当然是一个库/一组 API，建立在 Pythorch 上，但我认为每个人都会得到一个更一般的解释，涵盖所有使用任何库的 CNN。

我希望得到一个回答，“在创建 CNN 的工作流程中的这一点之后，模型被初始化，如果你在此时保存它，你可以稍后重新加载它并在你的下一个模型中使用相同的超参数和初始化。”

Answer 1

您可以在创建学习者后立即保存它。

例子：

learn = cnn_learner(data,models.resnet34,metrics=error_rate)
learn.save('init')

稍后：

learn.load('init)