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东南大学_图像分类_rnn与情感分类问题实战-多层rnn cel_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-26 / 浏览次数:1

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HD FM呢,跟之前的这个check point,这个文件有所不同,那这个hd fi。它是以crush的这个模型进行序列化的,它包含了这个模型的,这个architecture就是我们的这个模型的这个结构,这个网络的结构可以方便你重新把它漏的加载回来,然后去重新去训练这个模型或者使用这个。模型,然后它也包含这个模型的参数,那这个就是我们的seo方法,它可以保存整个模型,既包括我们的网络结构,也包括我们的参数,然后以及这个训练的时候的一些consideration就是你训练的时候的一些配置。比如说你的老师是什么,我们这里来使用的这个交叉熵,然后比如说你的optim eyes,我们这里使用的item to make,然后以及你这个estimate的状态,它使得你可以继续训练,你可以继续做这个人群的这个事情,然后呢。除了这个保存以外,我们竟然保存好了,我们还得把家再回来对不对?那这里呢,克瓦斯又提供了一个在model模块下提供了一个漏的model,这么一个方法,你可以把刚刚保存好的这个hd m文件通过。 load方法把它重新加载回来,然后这个时候呢,你就可以用这个加载过来的模型去继续的做别的
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