每次使用 nntool 在 matlab 中重新训练相同模型时是否都需要初始化权重？

我不确定您所指的nntool是否使用 train 方法（请参阅此处https://de.mathworks.com/help/nnet/ref/train.html）。

我已经非常广泛地使用了这种方法，它的工作方式与 tensorflow 类似，您可以存储许多检查点并加载最新状态以从该点继续训练。代码看起来像这样。

[feat,target] = iris_dataset;
my_nn = patternnet(20);
my_nn = train(my_nn,feat,target,'CheckpointFile','MyCheckpoint','CheckpointDelay',30);

在这里，我们要求以每 30 秒不大于 1 的速率存储检查点。当你想继续训练时，网络必须从检查点文件加载为：

[feat,target] = iris_dataset;
load MyCheckpoint
my_nn = checkpoint.my_nn;
my_nn = train(my_nn,feat,target,'CheckpointFile','MyCheckpoint');

该解决方案涉及从命令行或通过脚本训练网络，而不是使用 Mathworks 提供的 GUI。老实说，我认为后一种方法非常适合初学者，但如果您想使用命令行做任何有趣的聪明开始，或者甚至更好地切换到 Torch 或 Tensorflow 等库！

希望能帮助到你！