Cách tiếp tục huấn luyện mô hình với tập flower dataset bằng TensorFlow

Để tiếp tục huấn luyện trên tập flower dataset, dùng phương thức fit() với tham số số epoch. Một số ảnh mẫu cũng được hiển thị.

Mã ví dụ

print("Fit dữ liệu vào mô hình")
model.fit(
    train_ds,
    validation_data=val_ds,
    epochs=3
)

Nguồn mã: TensorFlow Images Tutorial

Đầu ra huấn luyện

Fit dữ liệu vào mô hình
Epoch 1/3 92/92 [==============================] - 102s 1s/step - loss: 0.7615 - accuracy: 0.7146 - val_loss: 0.7673 - val_accuracy: 0.7180
Epoch 2/3 92/92 [==============================] - 95s 1s/step - loss: 0.5864 - accuracy: 0.7786 - val_loss: 0.6814 - val_accuracy: 0.7629
Epoch 3/3 92/92 [==============================] - 95s 1s/step - loss: 0.4180 - accuracy: 0.8478 - val_loss: 0.7040 - val_accuracy: 0.7575
<tensorflow.python.keras.callbacks.History at 0x7fda872ea940>

Giải thích

• Dataset tương tự (built bằng keras.preprocessing) đã được xây dựng lại bằng tf.data.Dataset.
• Mô hình có thể tiếp tục huấn luyện.
• Huấn luyện vài epoch để không tốn quá nhiều thời gian.