pytorch 停止训练

在 PyTorch 中，可以通过以下方式停止训练：

1. 手动停止训练：在训练过程中，可以使用 Ctrl+C 组合键或者在代码中添加一个停止训练的条件，当满足条件时，使用 break 语句跳出训练循环。

2. 使用 Early Stopping：Early Stopping 是一种常用的训练技巧，它通过在验证集上监测模型的性能来判断模型是否过拟合。当模型在验证集上的性能不再提升时，就可以停止训练，以避免过拟合。

3. 使用回调函数（Callback）：PyTorch 中的回调函数可以在训练过程中进行一些自定义操作，比如在每个 epoch 结束时保存模型、记录损失函数值等。可以在回调函数中添加一个停止训练的条件，当满足条件时，就可以停止训练。

4. 使用 TensorBoard：TensorBoard 是 TensorFlow 提供的一个可视化工具，它可以帮助我们更直观地了解模型的训练过程。在 PyTorch 中，可以使用 TensorBoardX 库来实现 TensorBoard 的功能。可以在 TensorBoard 中监测模型的性能，并设置停止训练的条件。当满足条件时，就可以停止训练。