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0. 背景

在采用 HuggingFace 提供的 Transformers 库来训练模型时，如果出现模型训练中断的情况，此时我们希望断点接训，TraningArguments 有一个参数：resume_from_checkpoint=True，用来将保存的 Checkpoint 重新拉起接着训练，Checkpoint 保存了模型的状态参数信息。

此时有一个疑问，再次恢复训练后，模型状态恢复了，但是之前训练过的数据还会重头再训练一遍吗？会不会跳过这部分数据？

查询了网上对这个问题的讲解，发现有一个参数： ignore_data_skip ，但是解释不清楚，最终发现很多是错误的，下面就这个参数进行详细解释。

1. 官方解释

我们先看一下 HuggingFace 的官方对 ignore_data_skip 参数的解释，详情参考这里：

翻译一下：

ignore_data_skip (bool, 可选, 默认 False) 恢复训练时，是否跳过epochs和batches，以便在与前一次训练相同的阶段加载数据。如果设置为True，训练将开始得更快（因为跳过步骤可能需要很长时间），但不会产生与中断训练相同的结果。

从上面的解释来看，默认情况下即 False，会跳过已经处理过的数据，即从新的数据开始处理；如果设置为 True，那么不会跳过已经处理过的数据，还会从已训练过的数据再来开始训练。

2. 查看源码

为了进一步验证上面的解释，只能看一下源码关于这个参数的处理了，在 Python 库的 transformers/trainer.py ：


从上图中可以看出几点：

1. 当设置了 resume_from_checkpoint=True 之后，epochs 都会恢复，ignore_data_skip 并不会影响已经训练过的 epoch。例如，之前模型训练了2个epoch，并且在第3个epoch的1000步中断了，那么恢复后的epoch还是从第3个开始；
2. 设置 ignore_data_skip=True 会在恢复后的 epochs 从头开始训练。例如，之前模型训练了2个epoch，并且在第3个epoch的1000步中断了，那么设置 ignore_data_skip=True，就会从第3个epoch的0步开始训练。如果设置 ignore_data_skip=False 则接着1000步训练。

3. 验证

例如此次训练，中间断了很多次，重新拉起训练后还是基本上接着后面训练，并未从0开始。

4. 总结

断点重训，设置了 resume_from_checkpoint=True 后，一般情况下 ignore_data_skip 保持默认 False 即可。