有关于权重保存

以便在训练中断或崩溃时恢复训练过程。如果您想在训练次数能整除2的时候保存权重，可以在训练代码中添加以下代码：

python
Copy
if epoch % 2 == 0:

# 保存模型权重和优化器状态
paddle.save(model.state_dict(), 'model_epoch{}.pdparams'.format(epoch))
paddle.save(optimizer.state_dict(), 'optimizer_epoch{}.pdopt'.format(epoch))

在上述代码中，我们使用了模型训练的epoch数来判断是否应该保存权重。如果当前epoch数可被2整除，则保存模型权重和优化器状态。您可以根据需要修改这个判断条件，例如，您可以将2改为其他整数，或者使用其他条件来判断何时保存权重。

请注意，上述代码仅适用于使用PaddlePaddle框架进行训练的情况。如果您使用其他深度学