Python 保存模型前恢复禁用管道的干净方法

我和斯帕西一起训练。 我必须遵循这个例子并使用它

with nlp.disable_pipes(*other_pipes):
  optimizer = nlp.begin_training()

我的训练时间很长，所以我需要在不同的迭代中保存模型。我使用

nlp.to_disk（outdir）

保存模型，但它保存在当前状态：禁用管道

是否有一种干净的方法将其与其他管道一起保存（可能通过使用模型的副本并将管道恢复到其中？），或者我需要使用如下代码：

while i:
  disabled = nlp.disable_pipes('tagger', 'parser')
  optimizer = nlp.begin_training(gold_tuples)
  disabled.restore()
  nlp.to_disk(outdir)

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您拥有的代码应该可以工作。或者您可以使用

nlp.disable_pipes（）

作为上下文管理器。这两种方法都不令人满意，有什么原因吗？

再次感谢@Trilogism。我在想，因为begin_training（）正在生成一个优化器，所以最好在整个过程中保持相同。或者我可以先生成优化器，然后禁用/恢复管道吗？