我目前在进行的是生成对抗网络（GAN）的研究。实际上，我们不清楚卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在与GAN结合时的具体作用。由于计算环境是个人的，我们正在使用“Google Colab”的付费版本。我了解到Google Colab可以使用开发环境的时间最长为24小时（并不完全是24小时）。

因此，机器学习需要一些时间，并且经常在进行中被中断。到目前为止，我不得不使用可以在24小时内完成训练的数据集和轮次（epokes）。突然间，我想到，“我们不能积累训练吗？”

所以我的问题是，例如，如果我在进行最多100次轮次的训练时，在进行了50次后被中断，那么在下次训练时不能从第50次开始吗？如果我们可以这样做，那么即使Google Colab有24小时的限制，我们不是也可以进行长时间的训练吗？这就是我的想法。

这是可能的吗？

回答：

在像PyTorch或TensorFlow这样的框架中，这非常简单。你可以保存模型的权重，然后稍后恢复这些权重，只需创建你的模型的一个实例并加载你的权重即可。

对于PyTorch，你基本上是这样做的：

torch.save(model.state_dict(), path_to_save_to)

当你想加载保存的权重时：

model = ModelClass()model.load_state_dict(torch.load(path_saved_to)

你可能希望在每个轮次后、每n个轮次后或者只有在模型性能提升时保存。

如果你没有使用任何框架，这也是可能的。你可以将模型权重保存到Numpy数组中，然后以多种方式将其保存到你的Google Drive中。当再次需要时，实例化你的模型，而不是随机初始化你的参数，将它们设置为你加载的Numpy数组。