我编写了一个包含分布式随机梯度下降（DRGD）算法的程序。该算法中有一些内部变量，用于计算步长。训练算法可能比DRGD复杂得多，因此会有更多的内部变量。如果我们保存这些变量，就可以暂停训练并测试模型；然后，我们可以再次恢复训练。

回答：

在使用MXNet Gluon进行训练时，可以通过调用Trainer类的.save_states()和.load_states()函数来保存训练器的状态并恢复训练。

这是一个示例：

trainer = gluon.Trainer(net.collect_params(), 'adam')
trainer.save_states('training.states')
trainer.load_states('training.states')