我有一个pytorch图像分类器训练，我想暂停训练，并在程序暂停时保存权重。我能这么做吗？

是的，你可以暂停训练并在程序暂停时保存权重。在PyTorch中，你可以使用torch.save()函数来保存模型的权重。以下是一个示例代码：

import torch
import torchvision.models as models

# 创建模型
model = models.resnet18()

# 模型训练过程...

# 暂停训练并保存权重
torch.save(model.state_dict(), 'model_weights.pth')

在上述代码中，我们使用了torchvision.models模块中的一个预训练模型作为示例。你可以根据自己的需求选择合适的模型。

torch.save()函数接受两个参数：要保存的对象和保存的文件路径。在这个例子中，我们使用model.state_dict()来保存模型的权重。你也可以选择保存整个模型，包括模型的结构和参数，使用torch.save(model, 'model.pth')。

当你想要恢复训练时，可以使用torch.load()函数加载保存的权重，并将其加载到模型中。以下是一个示例代码：

import torch
import torchvision.models as models

# 创建模型
model = models.resnet18()

# 加载保存的权重
model.load_state_dict(torch.load('model_weights.pth'))

# 恢复训练...

这样，你就可以在程序暂停时保存模型的权重，并在需要时恢复训练。