如果机器已重启，如何恢复 Python 机器学习?
简介
Python 因其易于使用、适应性强、库和工具集广泛而成为机器学习中使用最广泛的编程语言之一。然而，许多开发人员在使用 Python 进行机器学习时面临的一个挑战是，如果他们的系统意外重启，如何恢复工作。如果你花了几个小时或几天的时间训练机器学习模型，却因为突然关机或重启而导致所有努力付诸东流，这真是令人沮丧。
在这篇文章中，我们将介绍在系统重启后恢复 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。这需要在每个时期之后保留模型的参数和状态，这样如果系统突然重新启动，您只需加载最新的检查点并从上次中断的地方开始训练即可。
大多数机器学习包(例如 TensorFlow 和 PyTorch)都具有检查点创建功能。例如，使用 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. 保存数据和预处理功能
除了模型状态之外，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。通过不重复耗时的预处理过程(如规范化或特征缩放)，您可以节省时间和金钱。
数据和高度处理的特征可以保存为多种文件格式，包括 CSV、JSON，甚至二进制格式(如 NumPy 数组或 HDF5)。请确保以与您的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。
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)是重启后重新启动 Python 机器学习工作的另一种选择。这些服务可让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。
要使用基于云的存储选项，您必须首先在您选择的服务上创建一个帐户，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 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，该实体可以轻松地在机器或环境之间传输。
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，您可以在安装了 Docker 的任何系统上运行此映像，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，使用版本控制是重启后继续 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，并可帮助您避免因意外重启或故障而导致的工作损失。
要使用版本控制，您必须首先为项目构建一个存储库，然后定期将更改提交到存储库。这会记录代码和数据的更改，如果出现问题，您可以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)还可以提供其他好处，例如自动备份、协作功能以及与其他服务的连接。
结论
应对意外的机器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。通过在工作流程中采用其中一些策略，您可以帮助使您的工作更加稳健，更不容易受到意外中断的影响。
