10、深度学习训练：启动、停止与恢复策略

深度学习训练：启动、停止与恢复策略

深度学习模型的训练往往耗时漫长，可能需要数小时甚至数天，具体时长取决于模型的复杂度和数据集的大小。在训练过程中，会遇到各种意外情况，如停电、机器无响应、操作系统错误、计划外重启或Windows更新等，导致之前的训练成果付之东流。为了降低这种风险，我们可以采取一些有效的策略，下面将详细介绍。

利用多线程提高训练速度

在使用 model.fit() 函数结合数据生成器进行训练时，默认采用单线程模式准备数据批次。在这种模式下，只有一个CPU线程负责准备和排队要发送到模型进行训练的数据批次，默认队列大小为10，这可能导致GPU需要等待更多批次排队，从而减缓训练过程。虽然单线程批次准备模式行为更可预测且易于调试，但大多数情况下会降低训练速度。

model.fit() 函数支持多线程模式，我们可以通过 workers 参数指定要使用的工作线程数，并增加 max_queue_size 参数来增加排队的批次数量，从而启用多线程模式。

以下是具体的操作步骤：
1. 添加计时代码 ：以鸟类分类系统为例，使用InceptionV3模型。在脚本开头定义实用函数后，标记开始时间；在脚本末尾标记结束时间，并计算训练所需的时间。

import time
# start time of the script
start_time = time.time()
# ...其他代码...
end_time = tim