一、什么是断点续训：

中断的地方，继续训练。与加载预训练权重有什么区别呢？区别在于优化器参数和学习率变了。

二、如何实现“断点续训”

我们需要使用checkpoint方法保存，模型权重，优化器权重，训练轮数。
保存模型，优化器权重可以理解，保存训练轮数是为了获得中断时的学习率。
由于在中断的时候，我们保存了中断时的模型权重，优化器权重，训练轮数，所以再次训练，加载这些参数，便可以继续训练。
实现流程：
（1）断点训练开关设置

# -------------------#
#   断点续训
# -------------------#
resume = True
resume_weights = os.path.join(save_dir, name_last_weights)

（2）使用checkpoint方式保模型权重，优化器权重，训练轮数

# -----------------------------------------------#
#   保存最后一轮模型权重，优化器权重，训练轮数
# -----------------------------------------------#
last_ckpt = {'epoch': epoch, 'model': save_state_dict, 'optimizer': optimizer.state_dict(), 'loss': val_loss}
torch.save(last_ckpt, os.path.join(save_dir, name_last_weights))

（3）模型权重，训练轮数加载

Init_Eoch = ...
model = YourModel()
# -------------------#
#   断点续训
# -------------------#
if resume:if args.resume_weights != '':Init_Epoch = torch.load(args.resume_weights, map_location=device)['epoch']model.load_state_dict(torch.load(args.resume_weights, map_location=device)['model'])

（4）优化器权重加载

optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=0.0001)
# -------------------#
#   断点续训
# -------------------#
if resume:if args.resume_weights != '':optimizer.load_state_dict(torch.load(args.resume_weights, map_location=device)['optimizer'])

三、完整“断点续训”框架

# -------------------#
#   断点续训
# -------------------#
resume = True
resume_weights = os.path.join(save_dir, name_last_weights)Init_Eoch = ...
model = YourModel()
# -------------------#
#   断点续训
# -------------------#
if resume:if args.resume_weights != '':Init_Epoch = torch.load(args.resume_weights, map_location=device)['epoch']model.load_state_dict(torch.load(args.resume_weights, map_location=device)['model'])optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=0.0001)
# -------------------#
#   断点续训
# -------------------#
if resume:if args.resume_weights != '':optimizer.load_state_dict(torch.load(args.resume_weights, map_location=device)['optimizer'])# -----------------------------------------------#
#   保存最后一轮模型权重，优化器权重，训练轮数
# -----------------------------------------------#
last_ckpt = {'epoch': epoch, 'model': save_state_dict, 'optimizer': optimizer.state_dict(), 'loss': val_loss}
torch.save(last_ckpt, os.path.join(save_dir, name_last_weights))

四、实际应用

从第50轮开始训练，训练到第103轮，中断训练。
loss变化：

检测变化：

从第104轮继续训练，训练到第162轮，中断训练。
loss变化：

检测变化：

从第163轮继续训练，训练到第320轮，中断训练。
loss变化：

检测变化：

从第321轮继续训练，训练到第1000轮，中断训练。
loss变化：

检测变化：