在这篇文章中，我们将研究系统重新启动后恢复 python 机器学习工作的不同方法。
策略1。使用检查点系统检查点系统是重启后恢复 python 机器学习工作的最佳方法之一。这需要在每个时期后保留模型的参数和状态，以便如果您的系统突然重新启动，您可以简单地加载最新的检查点并从上次停止的位置开始训练。
大多数机器学习软件包（例如 tensorflow 和 pytorch）都具有检查点创建功能。例如，对于 tensorflow，您可以使用 tf.train.checkpoint 类来保存和恢复模型的状态。使用 pytorch，您可以使用 torch.save() 方法将模型的状态存储到文件中，并使用 torch.load() 函数将其加载回内存。
2。保存您的数据和预处理特征除了模型的状态之外，您还应该存储数据以及您开发的任何经过大量处理的功能。您无需重复标准化或特征缩放等耗时的预处理过程，从而节省时间和金钱。
数据和高度处理的特征可以以多种文件格式保存，包括 csv、json，甚至是 numpy 数组或 hdf5 等二进制格式。请务必以与机器学习库兼容的格式保存数据，以便可以快速将其加载回内存中。
3。使用基于云的存储解决方案基于云的存储解决方案（例如 google drive 或 amazon s3）是重启 python 机器学习工作后的另一种选择。这些服务允许您将模型检查点和数据保存在云中，并从任何工作站检索它们，即使您的本地系统已重新启动也是如此。
要使用基于云的存储选项，您必须首先使用您选择的服务创建帐户，然后使用库或工具上传和下载文件。例如，您可以使用 down 库从 google drive 下载文件，或使用 boto3 库与 amazon s3 进行通信。
4。使用容器化重启后恢复 python 机器学习工作的另一种方法是容器化。容器允许您将代码和依赖项组合成一个可移植的实体，可以轻松地跨机器或环境传输。
要使用容器化，您必须首先创建一个 docker 映像，其中包括 python 代码、依赖项以及任何必要的数据或检查点。然后，您可以在任何安装了 docker 的系统上运行此映像，从而无需重新加载依赖项或重建环境。
5。使用版本控制最后，使用版本控制是重新启动后继续 python 机器学习工作的另一种方法。版本控制解决方案（例如 git 或 svn）允许您跟踪代码和数据随时间的变化，并可以帮助您避免由于意外重启或失败而造成的工作损失。
要利用版本控制，您必须首先为项目构建存储库，然后定期向存储库提交更改。这会记录对代码和数据的更改，并允许您在出现问题时简单地恢复到以前的版本。
除了版本控制之外，使用基于云的 git 存储库（例如 github 或 gitlab）还可以带来其他好处，例如自动备份、协作功能以及与其他服务的连接。
结论应对机器意外重启可能是一个令人烦恼且耗时的过程，尤其是在处理机器学习项目时。但是，通过使用本文中讨论的一些策略，例如检查点、基于云的存储解决方案、容器化和版本控制，您可以帮助减少意外重启的影响，并更快、更简单地继续您的工作。
重要的是要记住，根据您独特的项目和要求，替代策略可能或多或少适合。例如，如果您处理大量数据，基于云的存储解决方案可能比尝试将所有内容保留在本地更实用。
因此，重启后正确继续 python 机器学习工作的关键是提前计划并为不可预见的中断做好准备。通过在您的工作流程中采用其中一些策略，您可以帮助您使您的工作更加稳健，并且不易受到意外中断的影响。
以上就是如果机器重新启动，如何恢复python机器学习？的详细内容。