autoDL跑深度学习

### 使用 AutoDL 进行深度学习训练

#### 创建并配置计算实例
为了使用 AutoDL 开展深度学习项目，需先访问官方网站完成账号注册流程[^3]。登录后进入“算力市场”，依据具体需求挑选合适的 GPU 资源规格——对于大多数入门级应用而言，配备有 NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti 的方案通常已足够胜任。

#### 设置工作环境
选定所需硬件配置后，下一步是从提供的基础镜像列表里选取匹配目标开发环境的选项，比如 TensorFlow 或 PyTorch 版本等。确认无误后提交申请启动虚拟机实例，在此期间平台会自动部署预设好的软件包以便快速开展实验[^4]。

#### 实现模型保存与加载功能以支持断点续训
针对长时间运行的任务可能出现意外终止的情况，建议开发者预先规划好检查点机制(checkpoint)，即定期将当前进度存盘至持久化存储位置。当重新激活任务时可通过读取最近一次有效的 checkpoint 文件恢复先前状态继续执行未竟的工作流。这一过程可以通过调整代码逻辑实现自动化处理：

import torch

def save_checkpoint(model, optimizer, epoch, path='checkpoint.pth'):
    state = {
        'model_state_dict': model.state_dict(),
        'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
        'epoch': epoch,
    }
    torch.save(state, path)

def load_checkpoint(model, optimizer=None, path='checkpoint.pth'):
    checkpoint = torch.load(path)
    model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
    if optimizer is not None:
        optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict'])
    start_epoch = checkpoint['epoch'] + 1
    return start_epoch

通过上述方法可以在任意时刻安全地中止程序而不必担心丢失已完成部分的数据成果，待条件允许随时重启即可无缝衔接之前的状态推进后续迭代优化操作[^1]。