Java deeplearning4j：更新保存的模型

我使用deeplearning4j对我的第一部分数据训练了一个模型，并保存了它

ModelSerializer.writeModel(model, locationToSave, true);

现在，我想在下一部分数据中训练这个保存的模型

我加载了模型：

MultiLayerNetwork model = ModelSerializer.restoreMultiLayerNetwork("location");

然后我用新数据训练它

model.fit(trainingDataIt);

但是这个模型似乎不合适，因为我看不到每个迭代的状态

11:56:56.161 [ADSI prefetch thread] DEBUG o.n.l.memory.abstracts.Nd4jWorkspace - Steps: 4
11:59:30.072 [main] DEBUG o.d.d.iterator.AsyncDataSetIterator - Manually destroying ADSI workspace
11:59:30.123 [ADSI prefetch thread] DEBUG o.n.l.memory.abstracts.Nd4jWorkspace - Steps: 4
12:01:39.760 [main] DEBUG o.d.d.iterator.AsyncDataSetIterator - Manually destroying ADSI workspace
12:01:39.793 [ADSI prefetch thread] DEBUG o.n.l.memory.abstracts.Nd4jWorkspace - Steps: 4
12:03:46.496 [main] DEBUG o.d.d.iterator.AsyncDataSetIterator - Manually destroying ADSI workspace
12:03:46.551 [ADSI prefetch thread] DEBUG o.n.l.memory.abstracts.Nd4jWorkspace - Steps: 4

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这是正常的，还是我的方法有问题？

您只需调用ModelSerializer.writeModel即可

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加载后调用fit。

加载后是否再次尝试附加ScoreIterationListener？没有任何日志记录并不意味着没有对模型进行训练，因此，如果在拟合后再次保存模型，则一切都会正常工作