网络训练的过程中能停止后继续训练吗
时间: 2023-09-03 20:06:18 浏览: 118
网络训练过程中是可以停止然后继续训练的。这个过程通常被称为断点续训(checkpointing)。断点续训允许我们在训练过程中保存模型的状态,以便在以后的时间点恢复训练。这对于长时间的训练任务或需要中断训练的情况非常有用,例如硬件故障、资源限制或者需要对模型进行调整。
通过断点续训,我们可以在停止训练的时间点保存当前的模型参数和优化器状态。当我们决定继续训练时,可以加载之前的状态,并从中断的地方继续优化模型。这样可以避免重新开始训练,节省时间和计算资源。
需要注意的是,在断点续训时,我们可能需要调整学习率等超参数,以便更好地适应模型的状态。此外,断点续训也需要确保数据的一致性,以免在中断和恢复过程中引入不一致的数据样本。
总结来说,断点续训是一种有效的方式,可以在训练过程中停止并继续训练,以提高效率和适应性。
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