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迁移学习是不是要先训练好一个模型,然后再load模型进入到另一个新环境?

所以在代码中,先训练一个模型,得到模型的信息
然后在换一个新环境,load上述的模型进行新模型的训练,我理解的对吗。所以代码的重点是如何使用旧模型的信息。求解

差不多是这样的,就是拿别人的模型来用,具体到时候是微调还是修改或者原封不动都是可以的

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