深度学习训练怎么暂停

深度学习是通过训练模型，使其能够自动从输入的数据中提取特征，进而实现分类、预测等功能的一种机器学习技术。其训练过程需要输入大量数据和耗费大量时间，因此训练过程中需要考虑如何暂停训练。

一般情况下，我们可以通过以下两种方式暂停深度学习的训练：

1.手动停止训练

如果我们在训练过程中想要暂停训练，可以手动停止训练。具体方法是打开控制台窗口，按下Ctrl + C 停止当前训练。

2.定时器暂停训练

除了手动暂停训练以外，我们还可以通过设置定时器的方式来实现训练暂停。将定时器设置为一定的时间间隔，当训练时间超过这个时间间隔时，就会触发定时器，暂停训练。

下面是实现训练暂停的代码示例：

# 导入必要的深度学习库
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

# 加载训练数据
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# 数据预处理
train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1))
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1))
test_images = test_images / 255.0

# 构建卷积神经网络模型
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10))

# 定义训练优化器等参数
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf