在Keras中加載模型時如何使用fit_generator？

Question

我訓練了一個二進制分類器，然后將模型另存為.h5文件。

最初我一直在使用fit_generator進行訓練。

model.fit_generator(
train_generator,
class_weight=class_weights,
steps_per_epoch=nb_train_samples // batch_size,
epochs=epochs,
validation_data=validation_generator,
validation_steps=nb_validation_samples // batch_size,
callbacks=my_callbacks
)

當我調用load_model並再次加載它以繼續從上次中斷的地方繼續訓練時，是否對fit_generator使用完全相同的代碼，請參考舊的train_generator和validation_generator？

Keras文檔對此非常稀疏，並且幾乎沒有在線一起使用load_model和fit_generator的示例。

Answer 1

是。 你為什么不呢？ 負載將加載砝碼。 生成器將生成新的訓練樣本。 當然，它可能不會完全從結束處開始，但只要改組就可以了。