pytorch训练深度学习模型如何停止，再接着训练

在PyTorch中，您可以使用`Ctrl+C`来停止训练过程。如果您想在之后重新开始训练，可以保存当前模型的状态和优化器状态，以便稍后加载并继续训练。

以下是一个示例代码片段，用于保存和加载模型和优化器状态：

import torch

# 保存当前模型和优化器的状态
torch.save({
    'epoch': epoch,
    'model_state_dict': model.state_dict(),
    'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
    'loss': loss,
    ...
}, PATH)

# 加载模型和优化器的状态
checkpoint = torch.load(PATH)
model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict'])
epoch = checkpoint['epoch']
loss = checkpoint['loss']

# 继续训练
for epoch in range(start_epoch, num_epochs):
    ...

在此示例中，您可以将`PATH`替换为您希望保存模型和优化器状态的文件路径。您可以在任何时候停止训练，并使用`torch.load()`加载状态，然后继续训练。请注意，为了正确恢复训练，您需要确保在加载状态后将模型和优化器的参数设置为正确的值，如上所示。