Tensorflow网络在谷歌协作，当我重新运行脚本时会发生什么

Question

我用tensorflow创建了一个简单的神经网络，我正在研究epoch的数量是如何影响结果的。我使用Google Colab来实现这个目的。

场景:

1. 我从tensorflow(内置)下载数据集
2. 我在tensorflow中创建一个模型
3. 我将变量设置为我想要训练模型的epoch数
4. 编译并训练模型

我注意到，当我重新运行脚本时，数据集已经下载，我担心模型也可能保存在会话内存中。

我的问题是:如果我重新运行脚本在谷歌协作使用选项"运行后"对于不同的epoch数，它会创建新的模型实例并从0开始训练，还是会重新训练已经训练好的模型?

例如:我运行脚本并训练网络10次。我将变量更改为50并重新运行脚本。它是从0到50开始训练模型，还是把已经训练好的模型再训练50次，总共60次?

有没有办法检查模型训练了多少次?

Answer 1

我用tensorflow教程中的网络创建了新的脚本，在模型编译后、训练前和训练后分别添加了评估函数。

答案:当重新运行脚本模型时，总是从0 epoch开始训练。