增量学习

在使用MoXing进行增量训练时，可以加载已保存的模型参数，然后继续训练。具体步骤如下：，，1. 加载已保存的模型参数；，2. 设置优化器和损失函数；，3. 使用新的数据集进行训练。，，示例代码：，，“python，import moxing as mox，from tensorflow.keras import Model，from tensorflow.keras.optimizers import Adam，from tensorflow.keras.losses import CategoricalCrossentropy，，# 加载已保存的模型参数，model = mox.file.load_checkpoint_into_numpy_array(‘path/to/saved/model’)，，# 设置优化器和损失函数，optimizer = Adam()，loss_fn = CategoricalCrossentropy()，，# 使用新的数据集进行训练，for inputs, targets in new_dataset:， with tf.GradientTape() as tape:， logits = model(inputs)， loss_value = loss_fn(targets, logits)， ， grads = tape.gradient(loss_value, model.trainable_weights)， optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_weights))，“