我对fit和fit_generator方法中的initial_epoch值有点困惑。这里是文档的说明：
initial_epoch：整数。从哪个轮次开始训练（用于恢复之前的训练）。
我理解，如果你从头开始训练，它没有用处。如果你已经训练了数据集并且想提高准确率或其他值，它是有用的（如果我错了，请纠正我）。但我不确定它到底做了什么。
综上所述，我有两个问题：
initial_epoch做什么用的，它的作用是什么？- 我什么时候可以使用
initial_epoch？
- 当我更改数据集时？
- 当我更改学习率、优化器或损失函数时？
- 两种情况都适用？
回答：
由于在一些优化器中，它们的一些内部值（例如学习率）是根据当前epoch值设置的，或者你可能有（自定义的）回调函数依赖于epoch的当前值，initial_epoch参数允许你指定开始训练时的epoch初始值。
正如文档中所述，这在你已经训练了模型若干轮次，比如10轮，然后保存它，现在你想加载它并继续训练另外10轮时而不打扰依赖于轮次的对象（例如优化器）的状态非常有用。所以你会设置initial_epoch=10（即我们已经训练了模型10轮），并设置epochs=20（不是10，因为要达到的总轮次是20），然后一切都会像你在一开始就训练了模型20轮那样继续进行。
然而，请注意，当使用Keras的内置优化器时，你不需要使用initial_epoch，因为它们内部存储并更新它们的状态（不考虑当前轮次的值），并且在保存模型时，优化器的状态也会被存储。
