租服务器跑gpu深度学习中断怎么接着开始

### GPU深度学习训练中断恢复方法

对于GPU深度学习训练过程中断后的继续问题，可以采取多种策略来实现有效的断点续训配置。一种常见的方式是在模型保存和加载机制上进行优化。

为了防止意外中断造成的数据丢失，在每次迭代结束时定期保存模型的状态以及当前的参数集是一个有效的方法[^1]。这通常涉及到设置检查点(checkpoint)，即每当完成一定数量的epoch或者batch之后就自动存储一次完整的网络权重和其他必要的元数据到磁盘文件中去。当程序重新启动时可以从最近的一个checkpoint位置读取这些信息并从中断处开始新的训练过程而不是从头再来一遍。

另外值得注意的是租用云服务提供商所提供的按需实例可能随时会被回收掉从而导致正在运行的任务被强制终止；因此建议选择那些提供预付费预留资源选项的服务商，并且确保所使用的框架支持分布式训练以便于跨多台机器部署应用程序以提高稳定性与可靠性。

最后一点就是利用一些高级库比如PyTorch Lightning或TensorFlow Estimator API内置的功能简化这一流程，它们内部已经实现了较为完善的故障转移逻辑可以帮助开发者更轻松地处理这类情况。

import torch
from torch import nn, optim

class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        # 定义模型结构...

def train(model: nn.Module, optimizer: optim.Optimizer, start_epoch=0, epochs=100):
    checkpoint_path = 'model_checkpoint.pth'
    
    try:
        for epoch in range(start_epoch, epochs):
            # 训练代码...
            
            if (epoch + 1) % 10 == 0:
                state = {
                    'epoch': epoch,
                    'state_dict': model.state_dict(),
                    'optimizer' : optimizer.state_dict()
                }
                
                torch.save(state, checkpoint_path)
                
    except Exception as e:
        print(f'Training interrupted by {e}')
        
if not os.path.exists('model_checkpoint.pth'):
    model = Model().cuda()  
    optimizer = optim.Adam(model.parameters())
else:
    checkpoint = torch.load('model_checkpoint.pth')
    model = Model().cuda()
    model.load_state_dict(checkpoint['state_dict'])
    optimizer = optim.Adam(model.parameters())
    optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer'])
    start_epoch = checkpoint['epoch'] + 1
    
train(model, optimizer, start_epoch=start_epoch)