是的,可以停止机器学习训练,并在稍后再继续。这种技术被称为模型检查点(Model Checkpointing),它允许在训练过程中保存模型的中间状态,以便在需要时恢复训练。
停止训练可以有多种原因,例如需要释放计算资源、调整超参数、进行模型评估等。通过模型检查点,可以保存当前训练的模型参数、优化器状态和其他相关信息。稍后,可以使用这些检查点文件重新加载模型,并从停止的地方继续训练,而无需从头开始。
这种技术在大规模的机器学习任务中尤为重要,因为训练过程可能需要数小时甚至数天的时间。通过定期保存检查点,可以避免因为意外中断或计算资源问题而导致整个训练过程的重启。
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