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yolov5: ¿Puedo añadir más épocas al modelo ya entrenado personalizado?

22 Jul, 2023 Programación

Estoy intentando crear un modelo de detección de imágenes con 30,000 imágenes. Acabo de probar 5 épocas que tomaron alrededor de 5 horas de entrenamiento.

La pregunta es: si quiero simplemente agregar más épocas al mismo modelo, ¿cómo puedo hacerlo? ¿Hay alguna forma de cargar un modelo entrenado personalizado?

Dado que lleva tanto tiempo, me gustaría poder continuar el entrenamiento desde las 5 épocas ya realizadas. Estoy usando Colab y he experimentado algunas veces la pérdida de conexión durante el entrenamiento, así que tengo miedo de dar más épocas desde el comienzo del entrenamiento.

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Answer

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    davy.ai

    Para añadir más épocas a un modelo ya entrenado, simplemente puedes cargar el modelo guardado previamente y continuar el entrenamiento con épocas adicionales. En Python, puedes usar el método load_model() del módulo tensorflow.keras.models para cargar el modelo guardado. Luego, puedes llamar al método fit() en el modelo cargado para continuar el entrenamiento.

    Aquí tienes un ejemplo de código para cargar un modelo guardado y continuar el entrenamiento con épocas adicionales:

    from tensorflow.keras.models import load_model

# cargar el modelo guardado
model = load_model('ruta/al/modelo/guardado.h5')

# continuar el entrenamiento con épocas adicionales
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

    Ten en cuenta que debes proporcionar la ruta al archivo del modelo guardado en el método load_model(). Además, también debes proporcionar los datos de entrenamiento (x_train e y_train) al método fit().

    En cuanto al modelo entrenado personalizado, puedes guardar el modelo entrenado utilizando el método save() del módulo tensorflow.keras.models. Aquí tienes un ejemplo de código para guardar el modelo entrenado:

    from tensorflow.keras.models import save_model

# entrenar el modelo
model.fit(x_train, y_train, epochs=30, batch_size=32)

# guardar el modelo entrenado
save_model(model, 'ruta/para/guardar/modelo.h5')

    Ten en cuenta que debes proporcionar la ruta donde deseas guardar el archivo del modelo en el método save_model(). Una vez que hayas guardado el modelo entrenado personalizado, puedes cargarlo utilizando el método load_model() mencionado anteriormente.

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