当我开始训练模型时,以前没有保存模型。我可以安全地使用model.compile()
。我现在已将该模型保存在h5
文件中,以便使用checkpoint
进行进一步培训。model.compile()初始化Keras(tensorflow后端)中的所有权重和偏差吗?
说,我想进一步训练模型。我很困惑,我可以在这里使用model.compile()
吗?并且应该在model = load_model()
声明之前还是之后?如果model.compile()
重新初始化所有的权重和偏见,我应该在model = load_model()
声明之前。
发现一些讨论后,在我看来model.compile()
只有当我没有保存以前的模型时才需要。一旦我保存了模型,就不需要使用model.compile()
。这是真的还是假的?当我想预测使用训练好的模型时,我应该在预测之前使用model.compile()
吗?