中断后如何恢复训练pl.Trainer？

当使用PyTorch Lightning（pl.Trainer）进行训练时，如果训练过程中发生中断，可以通过以下步骤恢复训练：

1. 保存模型和训练状态：在训练过程中，可以使用ModelCheckpoint回调函数来定期保存模型的权重和训练状态。可以通过设置save_top_k参数来保存最好的几个模型，以便在恢复训练时选择最佳模型。

from pytorch_lightning.callbacks import ModelCheckpoint

checkpoint_callback = ModelCheckpoint(
    monitor='val_loss',
    mode='min',
    save_top_k=1,
    dirpath='checkpoints/'
)

1. 加载模型和训练状态：在恢复训练时，可以使用Trainer的resume_from_checkpoint参数来加载之前保存的模型和训练状态。

from pytorch_lightning import Trainer

trainer = Trainer(
    resume_from_checkpoint='checkpoints/epoch=10.ckpt'
)

1. 继续训练：通过调用trainer.fit()方法来继续训练模型。训练将从中断的位置继续，并且会加载之前保存的优化器状态、学习率调度器等。

trainer.fit(model)

这样，训练将从中断的位置继续，并且可以继续优化模型。

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