在训练过程中，往往会遇到中断，如在Colab和Kaggle中，由于网络不稳定，很容易就断开了连接。然而，即使可以稳定训练，但是训练的时长往往是有上限的，此时我们的网络参数训练的可能还未收敛仍然需要训练，所以，应该加载原训练基础上再进行训练是十分很重要的。
比如，要训练1000代才能收敛，但是目前只训练的100代就中断了，所以要加载第100代训练的模型参数，然后训练接下来的900代
1️⃣pytorch模型的保存机制
2️⃣修改训练代码
中断的训练代码最简单的修改方式便是复制一份训练的代码，然后在其基础上进行修改，涉及到最重要的部分就是模型的保存与加载
????若优化器optimizer不需要随着训练的修改，那么直接加载模型、优化器，之后进行训练即可
????若优化器需要训练，那么可以进行一下修改：
if epoch == epochs_g + 1:
optimizer_r.load_state_dict(checkpoint_r[optimizer])
optimizer_g.load_state_dict(checkpoint_g[optimizer])
lr_r = checkpoint_r[lr]
lr_g = checkpoint_g[lr]
else:
optimizer_r = optim.Adagrad(model_r.parameters(), lr = lr_r, weight_decay = 1e-5)
optimizer_g = optim.Adagrad(model_g.parameters(), lr = lr_g, weight_decay = 1e-5)
继续训练的第一次是利用模型保存下来的，而之后则是修改的优化器
如：我的模型每训练50次进行learning rate减半，初始学习率为0.001，而我的模型训练到第40代中断，所以加载第40代模型继续进行训练
python "train_continue.py" --pre_model_r ./LapSRN_r_epoch_40.pt --pre_model_g ./LapSRN_g_epoch_40.pt --nEpochs 60 --cuda --batchSize 1 --dataset "../../DataSet_test/"
可以看看优化器的变化如下：
Namespace(batchSize=1, cuda=True, dataset=../../DataSet_test/, lr=0.001, nEpochs=60, pre_model_g=./LapSRN_g_epoch_40.pt, pre_model_r=./LapSRN_r_epoch_40.pt, save_models=./, save_train_csv=./train.csv, save_val_csv=/val.csv, seed=123, valBatchSize=1)
===> Loading datasets
===> Loading pre_train model and Building model
Adagrad (
Parameter Group 0
eps: 1e-10
initial_accumulator_value: 0
lr: 0.001
lr_decay: 0
weight_decay: 1e-05
)
===> Epoch 41 Complete: Avg. Loss: 0.0381
===> Avg. PSNR1: 26.2686 dB
===> Avg. PSNR2: 25.1278 dB
Adagrad (
Parameter Group 0
eps: 1e-10
initial_accumulator_value: 0
lr: 0.001
lr_decay: 0
weight_decay: 1e-05
)
===> Epoch 42 Complete: Avg. Loss: 0.0789
===> Avg. PSNR1: 13.8764 dB
===> Avg. PSNR2: 16.7824 dB
