python最佳epoch

根据提供的引用内容，提到了三种不同的保存和加载模型的方法。第一种方法将模型和优化器的参数保存在checkpoint中，并设置一个指定的epoch间隔来保存checkpoint。第二种方法是加载指定的checkpoint文件，将模型和优化器的参数加载进来。第三种方法是根据是否有指定的checkpoint文件来决定是否要继续训练，如果有指定的checkpoint文件，则加载其中的参数和设置开始的epoch，否则从头开始训练。根据这些方法，我们可以根据自己的实际情况来选择合适的保存和加载模型的方法。

无法确定最佳epoch的具体数值，因为最佳epoch的选择依赖于具体的任务和数据集。在训练过程中，可以通过监控验证集上的性能来选择最佳epoch。一般来说，最佳epoch是指在验证集上获得最佳性能的epoch。可以根据验证集上的指标（如准确率、损失函数值等）来选择最佳epoch，通常是在验证集上获得最佳性能的epoch之后再进行一定数量的训练。这样可以避免过拟合并提高模型的泛化能力。因此，最佳epoch的具体数值需要根据具体问题和数据集进行实验和调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Pytorch:epoch保存和断点训练](https://blog.csdn.net/weixin_44826288/article/details/128340254)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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