informer断点训练

断点训练可以帮助我们在模型训练的过程中暂停训练并保存模型参数，以便我们在下次训练时可以从上次暂停的位置继续训练，避免训练过程中因为意外情况而导致的训练中断或数据丢失等问题。

在Informer中实现断点训练的步骤如下：

1. 定义模型。可以使用Informer提供的预训练模型，或者自定义模型。

2. 定义优化器和损失函数。

3. 定义训练器。可以使用Informer提供的训练器进行训练，也可以自定义训练器。

4. 定义保存模型的路径。

5. 开始训练。在训练过程中，可以使用PyTorch提供的checkpoint机制来实现断点训练。具体来说，我们可以在每个epoch结束时保存模型参数，并在下次训练时读取之前保存的参数，从而实现断点训练。

下面是一个简单的示例代码：

import torch
import torch.optim as optim
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoader
from informer.model import Informer
from informer.train import InformerTrainer

# 定义模型
model = Informer()

# 定义优化器和损失函数
optimizer = optim.Adam(model.parameters())
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()

# 定义训练器
trainer = InformerTrainer(model, optimizer, loss_fn)

# 定义保存模型的路径
checkpoint_path = 'checkpoint.pth'

# 判断是否存在之前的训练状态并继续训练
if os.path.exists(checkpoint_path):
    checkpoint = torch.load(checkpoint_path)
    model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
    optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict'])
    start_epoch = checkpoint['epoch']
    print("Loaded checkpoint from epoch {}.".format(start_epoch))
else:
    start_epoch = 0

# 开始训练
for epoch in range(start_epoch, num_epochs):
    trainer.train(train_loader)
    trainer.validate(val_loader)

    # 保存模型参数
    torch.save({
        'epoch': epoch + 1,
        'model_state_dict': model.state_dict(),
        'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
    }, checkpoint_path)

在每个epoch结束时，我们将模型参数、优化器状态和当前epoch数保存到一个checkpoint文件中。如果之前已经存在了checkpoint文件，则在开始训练时会自动读取checkpoint文件中保存的状态，并从上一次训练的位置继续训练。