即时暂停 Python 程序（并恢复）答案

【问题标题】：Pause Python program on the fly (and resume)即时暂停 Python 程序（并恢复）
【发布时间】：2014-05-03 12:05:13
【问题描述】：

我正在构建一个机器学习算法（如神经网络），其中类变量（即numpy 矩阵）代表系统的各种参数

通过迭代更新所有类变量来训练系统。迭代次数越多越好。我想每天早上起床检查班级变量。之后我想恢复程序

我在交互式终端中调用程序。这是我能想到的：

打印到终端 -> 矩阵太大，没有帮助
保存到磁盘并加载到另一个终端
set_trace()，但需要事先知道何时暂停

是否可以在运行中暂停程序并使用类变量然后恢复？

如果有人需要更多详细信息，程序在这里：github link

【问题讨论】：

是否可以在每次迭代时将状态保存到文件中，并检查自上次读取以来是否修改了另一个文件？如果配置文件已更改，请加载新参数并继续运行。
如果您只想阅读进度并且不想编辑/更改它，为什么不让它每 N 次迭代将矩阵写入文件。假设每次迭代花费的时间大致相同，您应该能够找到大致适合您认为方便的时间窗口的一定数量的迭代。

标签： python numpy pandas machine-learning neural-network

【解决方案1】：

我对numpy不熟悉，但是这里有一个可以停止和恢复的简单类：

class Program():

    def run(self):
        while 1:
            try:
                self.do_something()
            except KeyboardInterrupt:
                break

    def do_something(self):
        print("Doing something")


# usage:

a = Program()
a.run()

# will print a lot of statements

# if you hit CTRL+C it will stop
# then you can run it again with a.run()

【讨论】：

又短又甜，+1 :)

【解决方案2】：

如果修改 model.do_EM() 方法以在每一步保存当前状态并检查配置文件会怎样？

 def do_EM(self, n_iteration = 10):
    self.visualizer.visualize(self.param_alpha, self.param_mu, self.param_sigma)
    for i in range(n_iteration):
      print "iteration:", i 
      self.step_E()
      print "done step_E. ",
      self.step_M()
      print "done step_M. "
      self.visualizer.visualize(self.param_alpha, self.param_mu, self.param_sigma)

      # Save current state
      self.log.write( ... )
      # Check for config changes
      self.config.update( ... )

【讨论】：