如何重启Hugging Face Transformer GPT2微调？恢复训练为何从头开始？

• 重启训练后从头开始不正常，正常流程下应该能从上次中断的进度继续。
• 替换model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt')为加载checkpoint后仍从头启动，这也不正常，问题出在只加载了模型权重，没恢复训练的完整状态。

解决步骤： #

1. 确认checkpoint路径与完整性
   确保path/to/checkpoint指向的目录里包含完整的checkpoint文件：至少要有pytorch_model.bin（或model.safetensors）、config.json，如果用Trainer训练，还需要trainer_state.json、optimizer.pt、scheduler.pt这些文件。

2. 使用Trainer的恢复机制（推荐）
   如果是用Hugging Face的Trainer进行微调，不需要手动替换from_pretrained，而是在初始化Trainer时指定resume_from_checkpoint参数：

   trainer = Trainer(
       model=model,
       args=training_args,
       train_dataset=train_dataset,
       resume_from_checkpoint='path/to/checkpoint'  # 指定checkpoint路径
   )
   trainer.train()
   

   这样会自动加载模型权重、优化器状态、训练步数、epoch等信息，直接从上次中断的地方继续。

3. 手动恢复训练状态（非Trainer场景）
   如果是自定义训练循环，除了加载模型，还要加载优化器和调度器的状态：

   # 加载模型
   model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('path/to/checkpoint')
   # 初始化和之前训练一致的优化器
   optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=5e-5)
   # 加载优化器状态
   optimizer.load_state_dict(torch.load('path/to/checkpoint/optimizer.pt'))
   # 加载训练进度状态
   trainer_state = torch.load('path/to/checkpoint/trainer_state.json')
   current_epoch = trainer_state['epoch']
   global_step = trainer_state['global_step']
   

   训练时从对应的epoch和step开始计数。

4. 验证加载是否成功
   运行脚本时查看日志，确认是否有类似“Loading checkpoint from path/to/checkpoint”的提示，同时打印global_step或model.config的值，检查是否和上次保存的一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Blank256