我们以MNIST手写数字识别为例载入初次训练的模型，再训练关于compile和load_model()的使用顺序这一段落主要是为了解决我们fit、evaluate、predict之前还是之后使用compile。想要弄明白，首先我们要清楚compile在程序中是做什么的？compile定义了loss function损失函数、optimizer优化器和metrics度量。它与权重无关，也就是说compile并不会影响权重，不会影响之前训练的问题。如果我们要训练模型或者评估模型evaluate，则需要compile，因为训练要使用损失函数和优化器，评估要使用度量方法；如果我们要预测，则没有必要compile模型。除非我们要更改其中之一：损失函数、优化器 / 学习率、度量又或者我们加载了尚未编译的模型。如果再次编译模型，将会丢失优化器状态.这意味着您的训练在开始时会受到一点影响，直到调整学习率，动量等为止。
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