keras r 如何保存模型并继续训练

【问题标题】：keras r how to save a model and continue trainingkeras r 如何保存模型并继续训练
【发布时间】：2018-08-02 13:55:45
【问题描述】：

我在这里按照示例进行操作：https://keras.rstudio.com/articles/examples/lstm_text_generation.html

我正在努力弄清楚如何保存模型，然后在以后继续训练（可能在另一台计算机上）。

谢谢！

【问题讨论】：

如果它像在 python 中一样工作，模型对象应该有一个save 和一个save_weights 方法。从keras.models 导入load_model 函数，或在保存的权重上调用model$load_weights。
加载后如何继续训练模型？
model$fit 或 model$fit_generator

标签： r keras

【解决方案1】：

在 keras 中保存您的模型架构和权重。然后每次都用新的输入数据集加载和拟合模型。

喜欢这样。

from keras.layers import SimpleRNN, TimeDistributed

model=Sequential()
model.add(SimpleRNN(input_shape=(None, 2),
                    return_sequences=True, 
                    units=5))
model.add(TimeDistributed(Dense(activation='sigmoid', units=3)))
model.compile(loss = 'mse', optimizer = 'rmsprop')
model.fit(inputs, outputs, epochs = 500, batch_size = 32)

model.save('my_model.h5')

from keras.models import load_model
model = load_model('my_model.h5')

# continue fitting
model.fit(inputs, outputs, epochs = 500, batch_size = 32)

【讨论】：

stackoverflow.com/a/56802013/8442616 我也遇到了这个问题。一旦检查它这个链接。