pytorch lighting 断点续练

PyTorch Lightning 提供了断点续训的功能，方便在训练过程中出现意外情况时恢复训练。要实现断点续训，你需要使用 PyTorch Lightning 提供的回调函数 ModelCheckpoint。

首先，你需要在 LightningModule 中定义一个回调函数 ModelCheckpoint，并将其传递给 Trainer。你可以指定保存模型权重的路径、监测的指标以及保存策略等。

下面是一个示例代码：

import pytorch_lightning as pl
from pytorch_lightning.callbacks import ModelCheckpoint

class MyModel(pl.LightningModule):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # 定义模型结构和参数
    
    def training_step(self, batch, batch_idx):
        # 训练步骤
    
    def validation_step(self, batch, batch_idx):
        # 验证步骤
    
    def configure_optimizers(self):
        # 配置优化器
        
    def train_dataloader(self):
        # 返回训练数据加载器
        
    def val_dataloader(self):
        # 返回验证数据加载器

# 定义回调函数，设置保存路径和保存策略
checkpoint_callback = ModelCheckpoint(
    monitor='val_loss',
    dirpath='/path/to/save/checkpoints/',
    filename='my_model-{epoch:02d}-{val_loss:.2f}',
    save_top_k=3,
    mode='min',
)

# 创建 LightningModule 实例和 Trainer 对象
model = MyModel()
trainer = pl.Trainer(callbacks=[checkpoint_callback])

# 使用 Trainer 进行训练
trainer.fit(model)

在训练过程中，ModelCheckpoint 回调函数会自动保存最好的模型权重，以及根据保存策略保留指定数量的模型权重。如果训练中断，你可以通过加载最新的检查点文件来恢复训练。

希望这能帮到你！如果还有其他问题，请随时提问。