

Keras-rl を使用してDQNの学習を行なっているのですが、  
`1,000steps` 学習して、`save_weights(fname)` で保存した重みのファイルが存在するときに、

[code]

        load_weights(fname)
        fit(xxx, nb_steps=3000)
        save_weights(fname, overwrite=True)
    
[/code]

これを実行した場合、学習は `1,000steps` の続きから始まり、合計 `4,000steps` 学習したことになりますか？  
また、保存される重みは、 `3,000steps` 学習した結果ですか？ `4,000steps` 学習した結果になりますか？

学習 `steps` 数が足りないと感じたときに、今ある重みファイルを使用し、続きから学習させたいと考えています。  
もしどなたか分かる方がおりましたら、ご教授をお願いします。


CC BY-SA 4.0
2019-11-11T15:45:30.503
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2022-07-12T10:01:45.160
2022-05-25T05:20:28.520
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question
python tensorflow keras
Keras-rlでfit()におけるweightsの利用・再学習について


[これ](https://keras.io/ja/getting-started/faq/#keras-
model)を読むと、`save_weights()`/`load_weights()`はモデルの重みのみのセーブ/ロードと書いてありますね。`save()`/`load()`で「学習を終えた時点から正確に学習を再開できます」と書いてあります。

> model.save(filepath)を使うことで，単一のHDF5ファイルにKerasのモデルを保存できます．このHDF5ファイルは以下を含みます．
[code]

>     再構築可能なモデルの構造
>     モデルの重み
>     学習時の設定 (loss，optimizer)
>     optimizerの状態．これにより，学習を終えた時点から正確に学習を再開できます
>  
[/code]


CC BY-SA 4.0
2019-11-12T08:59:29.260
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2019-11-12T08:59:29.260
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60416
answer