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谷歌colab中的Tensorflow网络,当我重新运行脚本时会发生什么

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  • Jan Kowalski  · 技术社区  · 3 年前

    我用tensorflow创建了一个简单的神经网络,我正在研究epoch的数量是如何影响结果的。为此,我使用Google Colab。

    脚本:

    1. 我从tensorflow(内置)下载数据集
    2. 我在tensorflow中创建了一个模型
    3. 我用我想训练模型的多少个epoch来设置变量
    4. 编译和训练模型

    我注意到,当我重新运行脚本时,数据集已经下载,我担心模型也可能保存在会话内存中。。

    我的问题是:如果我使用不同的epoch编号的选项“run after”在谷歌colab中重新运行脚本,这会创建模型的新实例并从0开始训练,还是会开始重新训练已经训练过的模型?

    例如: 我运行脚本并训练网络10个纪元。我将变量更改为50并重新运行脚本。 它是从0到50开始训练模型,还是将已经训练好的模型再训练50个迭代周期,总共60个迭代周期?

    有没有办法检查模型训练了多少个迭代周期?

    0 回复  |  直到 3 年前
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  •   Jan Kowalski    3 年前

    我从tensorflow教程中创建了新的网络脚本,在模型编译后、训练前和训练后添加了评估函数。

    答:重新运行时,脚本模型始终从0 epoch开始训练。