我使用的是 NuGet 包 Microsoft.ML（1.4.0）和 SciSharp.TensorFlow.Redist（1.15.0）

初始训练和保存模型运行正常

var options = new Microsoft.ML.Vision.ImageClassificationTrainer.Options(){    FeatureColumnName = "Image",    LabelColumnName = "LabelAsKey",    Arch = Microsoft.ML.Vision.ImageClassificationTrainer.Architecture.InceptionV3,    Epoch = 50,    BatchSize = 10,    LearningRate = 0.01f,    MetricsCallback = (metrics) => Console.WriteLine(metrics),    ValidationSet = testDataView};var pipeline = mlContext.MulticlassClassification.Trainers.ImageClassification(options)        .Append(mlContext.Transforms.Conversion.MapKeyToValue(            outputColumnName: "PredictedLabel",             inputColumnName: "PredictedLabel"));ITransformer trainedModel = pipeline.Fit(trainDataView);mlContext.Model.Save(trainedModel, trainDataView.Schema, "C:/Temp/model.zip")

使用模型进行预测也运行正常

var loadModel = mlContext.Model.Load("C/Temp/Model.zip", out var modelInputSchema)var PredictionEngine = mlContext.Model.CreatePredictionEngine<InMemoryImageData, ImagePrediction>(loadModel);prediction = PredictionEngine.Predict(image);

但是，如果我想用更多的图像继续训练 model.zip 文件，而不从头开始重新训练基础模型，我该怎么做？

我是否可以再次调用 .Fit() 来使用加载的模型？

回答：

ML.NET 不支持恢复图像分类训练器的训练。目前，仅支持恢复训练的训练器如下：https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/machine-learning/how-to-guides/retrain-model-ml-net