14、深度学习中的模型再训练、使用与卷积神经网络详解

最新推荐文章于 2025-12-05 16:19:27 发布
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深度学习中的模型再训练、使用与卷积神经网络详解

1. 现有模型的再训练

若要使用额外数据对现有模型进行再训练，可使用以下代码片段： 

# 加载并创建完全相同的模型，包括其权重和优化器
model = tf.keras.models.load_model('mv_ann_model.h5')
# 显示模型架构
model.summary()
# 再训练模型
retrained_model = model.fit(x_train, y_train, validation_split=0.3, epochs=10)

上述代码首先使用 tf.keras.models.load_model 函数加载已有的模型，包括其权重和优化器。接着，通过 model.summary() 显示模型的架构。最后，使用 model.fit 函数对模型进行再训练，这里设置了验证集的比例为 0.3，训练轮数为 10。

2. 在应用中使用训练好的模型

若已有保存到文件系统中的训练好的模型，可加载该模型并调用 predict() 函数来使用它，示例如下： 

# 加载并创建完全相同的模型，包括其权重和优化器
model = tf.keras.models.load_model('mv_ann_model.h5')
# 从加载的模型中预测输入图像的类别
predicted = model.predict(
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