Я использую model.fit () для обучения нейронной сети (из двух слоев) на наборе данных изображений. Я бы хотел менять веса НС после каждой эпохи. Однако это занимает много времени, так как я использую al oop в model.fit, как показано ниже:
for t in range(100):
hist=model.fit(X_train,y_train,batch_size=32,epochs=1,steps_per_epoch=1,callbacks=callbackz)
weights0=model.layers[0].get_weights()
weights1=model.layers[1].get_weights()
[ModifiedVector0,ModifiedVector1]=ModifyTheWeights(weights0,weights1)
model.layers[0].set_weights(ModifiedVector0)
model.layers[1].set_weights(ModifiedVector1)
Есть ли альтернативный способ изменять веса после каждой эпохи без использования a for l oop? или есть ли способ ускорить работу l oop?
Большое спасибо за вашу помощь.