我们在训练模型的时候经常出现各种问题导致训练中断，比方说断电，或者关机之类的导致电脑系统关闭，从而将模型训练中断，那么如何在模型中断后，能够保留之前的训练结果不被丢失，同时又可以继续之前的断点处继续训练？首先在代码离需要保存模型，比方说我们模型设置训练5000轮，那么我们可以选择每100轮保存一次模型，这样的话，在训练的过程中就能保存下100，200，300.。。。等轮数时候的模型，那么当模型训练

Windows 10下PyTorch报错UserWarning: Error checking compiler version for cl: [WinError 2] 系统找不到指定的文件。解决办法：这个报错问题是由于环境变量里没有配置vc环境，所以只需要配置上环境即可，首先要下载一个VS20xx随便哪个版本，我的是2019 企业版的，所以配置的时候比较特殊。和网上很多教程不一样，如果你不确定

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linux 安装anaconda并配置虚拟环境