如何手动终止Python Torch训练
引言
在使用Python Torch进行深度学习模型训练时，有时我们希望能够手动终止训练过程。例如，当训练过程出现异常或者我们认为模型已经训练到了足够的程度时，我们可能希望能够及时终止训练，以节省时间和计算资源。本文将介绍如何在训练过程中手动终止Python Torch的训练，并提供一个示例来解决一个实际问题。
问题描述
假设我们正在使用Python Torch进行图像分类模型的训练。训练过程可能需要几个小时甚至几天的时间，而我们希望能够在训练过程中手动终止，以便及时调整模型或者保存当前的训练进度。
解决方法
方法一：键盘中断
最简单的方法是使用键盘中断来手动终止训练。在Python的命令行界面或者Jupyter Notebook中运行训练脚本时，按下Ctrl+C即可手动中断程序的执行。Python Torch会捕捉到这个中断信号，并在中断时执行清理工作，例如保存当前的训练进度或者模型参数。
下面是一个示例代码：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定义模型
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc = nn.Linear(784, 10)
def forward(self, x):
x = x.view(-1, 784)
x = self.fc(x)
return x
model = Net()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
# 加载数据集
# ...
# 开始训练
try:
for epoch in range(10):
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(trainloader, 0):
# ...
# 训练过程
# ...
if i % 100 == 99:
print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
(epoch + 1, i + 1, running_loss / 100))
running_loss = 0.0
except KeyboardInterrupt:
# 在键盘中断时执行清理工作
print('Training interrupted, saving model...')
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
在上述示例中，我们定义了一个简单的全连接神经网络模型，并使用梯度下降法进行训练。在训练过程中，我们使用try-except结构捕捉键盘中断信号，当收到键盘中断时，我们会保存当前的模型参数。这样，当我们手动终止训练时，可以通过加载已保存的模型参数来继续训练或者进行评估。
方法二：使用标志位
另一种方法是使用一个标志位来控制训练过程的终止。我们可以在训练过程中定期检查这个标志位，如果标志位被设置为True，我们就终止训练。
下面是一个示例代码：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定义模型
# ...
model = Net()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
# 加载数据集
# ...
# 定义标志位
stop_training = False
# 开始训练
for epoch in range(10):
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(trainloader, 0):
# ...
# 训练过程
# ...
if i % 100 == 99:
print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
(epoch + 1, i + 1, running_loss / 100))
running_loss = 0.0
if stop_training:
# 终止训练
print('Training interrupted, saving model...')
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
