Pytorch图像去噪实战（三十一）：断点续训完整方案，解决训练中断、权重丢失和实验不可复现问题

Pytorch图像去噪实战（三十一）：断点续训完整方案，解决训练中断、权重丢失和实验不可复现问题

一、问题场景：训练跑了18小时，服务器断了

做图像去噪模型训练时，我最怕遇到的不是 loss 不下降，而是训练中途突然中断。

真实情况里很常见：

• 云服务器自动重启
• SSH连接断开
• CUDA显存溢出
• 训练脚本被误杀
• 磁盘写满
• 多人共用服务器被抢资源
• 训练到一半发现还要换参数

如果你只是这样保存模型：

torch.save(model.state_dict(),"model.pth")

那么这个文件只能用于推理，不能完整恢复训