在jupyter notebook训练过程中断了，如何继续上次的epoch继续运行？

在Jupyter Notebook中中断模型训练后，想要恢复并继续上一个epoch，通常需要保存一些关键信息以便后续加载。以下是一般的步骤：

1. **保存模型状态**：在训练过程中，确保在每个epoch结束时或者每达到一定迭代次数后，保存模型的状态（通常是权重）。可以使用`model.save_weights('path/to/weights.h5')`（如果你使用的是Keras）或者`torch.save(model.state_dict(), 'path/to/model.pth')`（如果你使用PyTorch）。

2. **恢复训练**：在新的会话中打开同一个Notebook，首先加载之前保存的模型权重。例如，对于Keras：

   model = YourModel()  # 重建模型结构
   model.load_weights('path/to/weights.h5')

或者 PyTorch：

   model = YourModel()  # 重建模型实例
   model.load_state_dict(torch.load('path/to/model.pth'))

3. **设置起始epoch数**：如果训练过程中有跟踪当前epoch的变量，比如`epoch_number`，记得在开始新训练时更新它，使其从上次中断的地方开始。

4. **继续训练循环**：现在模型已经准备好了，你可以继续训练过程，从上次的epoch数开始迭代数据。

for epoch in range(resumed_epoch, total_epochs):  # resumed_epoch是你上次停止的地方
    for batch_data in train_loader:
        # 开始训练...