В настоящее время у меня есть один вопрос относительно дополнительного обучения с использованием TensorFlow. Я хочу начать с существующей модели, обученной, скажем, с помощью функции с двумя метками. Входные и выходные данные уже были встроены в виде целого числа.
В настоящее время я хочу добиться следующего: 1. Предположим, у меня уже есть обученная модель большого количества данных с двумя метками. 2. Создайте новую модель, которая поддерживает 1 дополнительную этикетку (3 метки). 3. Инициализируйте переменные новой модели из старой модели, обученной с 2 метками. 4. Продолжить обучение с новым набором данных.
В документации TensorFlow мне встретились следующие два API: https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/estimator/VocabInfo https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/estimator/WarmStartSettings
Кажется, что это можно сделать, если ввод является строкой и мы предоставляем модели список нового и старого «словаря».
Однако в моем случае мой ввод / вывод уже встроен как целое число, и поэтому они больше не в форме строки. Кажется, что указанный выше API не совсем подходит для моей ситуации.
Мои вопросы: 1. Есть ли способ применить указанный выше API, учитывая, что строки уже преобразованы в integer? 2. Если №1 невозможно, могу ли я по-другому достичь своей цели?
Спасибо за помощь.