vscode 暂停训练

在机器学习模型的训练过程中，有时我们需要暂停训练并进行一些调整或分析。在VSCode中，暂停训练的方法如下：

首先，需要了解使用的训练库或框架的暂停方法。例如，用TensorFlow训练模型时，可以使用“tf.keras.callbacks.EarlyStopping”回调函数来实现暂停功能。这个回调函数监控模型在每个epoch上的性能，并在性能不再提高时停止训练。

然后，在VSCode中打开Python文件，添加暂停训练的代码。例如，在使用TensorFlow训练模型的Python文件中，可以添加以下代码：

from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping

# 创建EarlyStopping回调函数
early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=2)

# 编译和训练模型
model.compile(optimizer=optimizer, loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_val, y_val), callbacks=[early_stopping])

这个例子中，监控模型的指标是验证集上的损失函数，patience参数设置为2，表示如果连续两个epoch的指标都没有提高，就停止训练。

最后，在终端中运行Python文件进行训练，当需要暂停训练时，只需要在VSCode中按下“Ctrl + C”组合键即可停止训练。