Keras中未保存模型状态，能否在Jupyter下一个单元继续训练神经网络？

这其实是Keras里非常常规的操作，你的模型对象会一直保留着当前的训练状态——包括所有层的权重、优化器的动量（比如Adam、SGD这类带动量的优化器的状态）、学习率调度器的当前值这些关键信息。

只要你没做这两件事，直接在下一个Jupyter代码单元调用fit()就能无缝接着之前的30轮继续训练：

• 没有重新初始化模型（比如重新跑一遍创建模型的代码）
• 没有修改模型的结构（比如新增/删除层、改动层的参数设置）

举个简单的例子：
假设你上一个单元的代码是：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# 创建并编译模型
model = Sequential([
    Dense(64, activation='relu', input_shape=(10,)),
    Dense(32, activation='relu'),
    Dense(2, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 先训练30轮
model.fit(x_train, y_train, epochs=30, validation_data=(x_val, y_val))

那在下一个单元直接这么写就行：

# 继续训练10轮，总训练轮数会变成40
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_val, y_val))

如果你想让日志里的轮数显示更清晰（比如明确从第31轮开始，到第40轮结束），可以用initial_epoch参数：

# 明确起始轮数为30，训练到第40轮
model.fit(x_train, y_train, initial_epoch=30, epochs=40, validation_data=(x_val, y_val))

几个需要注意的小细节： #

• 如果你在中间修改了模型结构，比如加了新的层，那必须重新编译模型，这时候之前的训练状态会被重置，相当于从头开始训练了。
• 要是你重启了Jupyter内核，模型对象就会被销毁，这时候就没法继续了——所以如果训练周期很长，建议定期用model.save()把模型存到本地，防止意外丢失进度。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dmytro Fedoriuk