神经网络训练好之后，怎样增加数据再次训练。
Keras 可以保存模型：
FAQ - Keras Documentation
另外，Keras 并不需要把所有的数据都读到内存里，利用 model 类的 fit_generator 方法可以每次提供一部分数据训练模型。
■网友
训练不必一次性把所有数据都读到内存（无论CPU还是GPU）中，每次读一个batch就可以；同时，keras可以把保存模型，可以load已经保存的模型，在进行fine-tuning。
■网友
【神经网络训练好之后，怎样增加数据再次训练。】 Keras是可以实现的，每次保存参数，下次训练之前，把参数load进去。但是这样的话，你训练出来的网络可能基本是基于最后一批数据的。假设你每批数据100个样品，batch size = 5， 共计20个batch，每个epoch把这20个batch依次走一遍，这是正常的training。 但是这样总100个样品的数据你总共15批，可以看做总计有15个超级batch，每个超级batch的size是100。如果你想这么加数据进行training，这15个超级batch不能只跑一次吧，只要也要跑几个这种超级epoch才能比较准吧。
可以再写个外部循环，每次从硬盘上把这100个样品读进内存，完了在删了读下一个。
■网友
tensorflow中可以使用tf.train.Saver()和restore()保存和提取网络的参数。keras框架是基于tensorflow的，可以说底层就是tf，可以用tensorflow实现。
■网友
如果不能，那你觉得fine-tune是怎么做的。。把input路径改成新的就好了
■网友
没有那么大的硬盘就尽量别玩儿dl了...
tensorflow可以实现，但是你这种训练方式不好...白瞎了那么多数据了。
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