Tensorflow, google cloud ML: Wie benutzt man den vorherigen Checkpoint um neue Bilder zu trainieren?

Question

Ich arbeite mit Bildklassifizierung und Tensorflow bei Google Cloud Machine Learning. Jedes Mal, wenn ich ein neues Projekt ausbilde, funktioniert es perfekt, aber jedes Mal, wenn ich ein Update für meinen Datensatz habe (neue Bilder in die Datenbank hochladen), muss ich alles neu schulen. Gibt es eine Möglichkeit, vom letzten Checkpoint aus zu lernen, wie soll ich das in der Cloud machen?

Danke allen!

Answer 1

Tensorflow wird das Training vom vorherigen Kontrollpunkt fortsetzen. Stellen Sie sicher, dass beim Erstellen des Modells ein Cloudspeicherort als Ausgabeverzeichnis angegeben wird.