情况：
1.训练过程中中断了，继续训练
2.训练完了，但是未收敛，在这个基础上，还想用这个权重、学习率等参数继续训练多一些批次
断电、或者什么原因中断了，比如设定epoch为200，但是在90这里中断了，想从断点这里继续 训练到 200个epoch
直接在trainds.py设置参数–resume的defualt=True即可（在代码 517行附近）
1.parser.add_argument('--resume', nargs='?', const=True, default=True, help='resume most recent training')
训练完原有epoch后，但还继续训练，比如设置epoch为30，已经训练完了，但是没有收敛，想使用训练了30 epoch的权重继续训练40个epoch， 总共就是70个epoch
**注意：**不是直接在train.py设置weight参数为训练好的权重（last.pt），然后设置epoch为70，这样不行，因为学习率等超参数启动时还是按照默认的。（自己把一些超参数设置好也可以，比较麻烦）
在train.py代码里面设置就可以使用原有30 epoch的权重后继续训练到40epoch
先将–resume的defualt改为True，再将–epochs设为想要继续训练到的epochs，即defualt=70（在trainds.py代码的513行附近）
parser.add_argument('--epochs', type=int, default=70)
在trainds.py文件中，按下Ctrl+F搜索Epochs定位到大概197行的位置，做以下两处修改：
添加一行代码：ckpt[‘epoch’] = 30
修改代码：start_epoch = ckpt[‘epoch’]（后面不加1）
注意：这两处修改是为了断点训练，如果不再需要断点训练，请将这两处修改都还原。
在trainds.py文件中，按下Ctrl+F搜索replace定位到大概565行的位置，做以下两处修改：
如图添加一行代码：init_epochs = opt.epochs（记录最开始由epochs参数设定的数值70，因为replace这行代码，将epochs替换成了原始的epochs数值30）
修改代码：如图进行添加，reinstate恢复成设定的epochs
做完以上3个修改，训练就会从第30个epoch的基础上进行继续训练到70个epoch，和直接设置epoch为70一样
参考文献：https://blog.csdn.net/LWD19981223
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