Keras模型重训练的正确方法：我的操作流程是否合规？

你的这套模型保存、加载并重训练的操作流程是完全正确的，各步骤的合理性如下：

• 模型保存：model.save('model.keras') 是TensorFlow Keras官方推荐的完整模型保存方式，会一次性存储模型架构、权重参数、优化器状态、训练配置等所有关键信息，为后续重训练保留了完整的训练上下文。
• 模型加载：通过 from tensorflow.keras.models import load_model 导入加载函数，再执行 model = load_model('model.keras')，可以完整恢复之前保存的模型状态——包括训练中断时的优化器参数，这是实现无缝续训的核心前提。
• 重训练执行：加载完成后直接调用 model.fit() 即可继续训练，无需重新编译模型（保存的模型已包含编译时的损失函数、优化器等配置），能直接衔接之前的训练进度。

额外注意事项 #

• 如果你的模型使用了自定义层、自定义损失函数或自定义评估指标，加载模型时必须通过 custom_objects 参数显式指定这些自定义对象，否则会触发加载错误。示例代码：

  model = load_model('model.keras', custom_objects={'MyCustomLayer': MyCustomLayer, 'my_loss': my_loss})
  

• 重训练时建议保持数据集、batch size等核心训练参数与之前一致；若需调整学习率等参数，可以通过 model.optimizer.learning_rate 修改后再执行训练。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Marco