【发布时间】：2022-05-16 05:51:28
【问题描述】：
我开始训练直到 ckpt-7，然后我停止训练。然后我再次开始训练，但是在我更改了 pipline 配置之前，我在模型上微调了检查点。我写了最新的检查点，我改变了它的目录。在停止训练之前，我的损失函数大约为 0.899。 当我继续训练但它开始到第 100 步和我的损失函数 15.009。
如何在停止之前继续模型？我该怎么办？
我在 Colab 中使用 centernet 模型。 请说明我是该主题的新手。
【问题讨论】：
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您可以尝试在开头使用
tf.train.CheckpointManager。它通过保留最近的检查点并删除旧的检查点来管理多个检查点。如果你的模型过拟合，那么损失会增加。为了减少尝试调整超参数。mini_batch_size,learning_rate和optimizer对目标检测客观指标的影响最大。谢谢！
标签： tensorflow deep-learning google-colaboratory object-detection training-data