在Python中，模型训练的暂停通常是通过设置断点或者使用特定的库来实现的，这里我们主要介绍两种方法：使用断点和使用tensorflow库的Checkpoint。

1、使用断点

在Python中，我们可以使用pdb库来设置断点。pdb是Python的一个内置调试器，可以帮助我们在代码执行过程中暂停，查看变量值，单步执行等。

我们需要在需要暂停的地方添加断点，我们有一个训练函数train_model，我们希望在每100轮迭代后暂停，可以这样设置断点：

def train_model(data, labels):
    for i in range(1000):
        # 训练模型的代码...                
        # 每100轮迭代后暂停
        if i % 100 == 0:
            import pdb; pdb.set_trace()

我们可以通过命令行启动Python解释器，并附加到我们的脚本上：

python m pdb train_model.py

接下来，我们可以在命令行中输入各种调试命令，

n（next）：执行下一行代码

s（step）：进入函数内部

c（continue）：继续执行，直到遇到下一个断点或程序结束

q（quit）：退出调试器，终止程序运行

2、使用tensorflow库的Checkpoint

另一种方法是使用tensorflow库的Checkpoint。Checkpoint可以帮助我们在模型训练过程中保存模型的权重，以便在需要时恢复训练，这样，我们可以在训练过程中定期保存模型，然后在恢复训练时选择暂停的时间点。

我们需要导入所需的库：

import tensorflow as tf

我们可以在训练函数中使用tf.train.Checkpoint来保存模型：

def train_model(data, labels):
    checkpoint = tf.train.Checkpoint(optimizer=optimizer, model=model)
    checkpoint.restore(tf.train.latest_checkpoint('./checkpoints')).expect_partial()
    for i in range(1000):
        # 训练模型的代码...                
        # 每100轮迭代后保存模型
        if i % 100 == 0:
            checkpoint.save('./checkpoints/model.ckpt')

接下来，我们可以在需要恢复训练时选择暂停的时间点，我们希望从第200轮迭代开始恢复训练，可以这样操作：

def resume_training(data, labels):
    checkpoint = tf.train.Checkpoint(optimizer=optimizer, model=model)
    checkpoint.restore(tf.train.latest_checkpoint('./checkpoints')).expect_partial()
    # 从第200轮迭代开始恢复训练
    for i in range(200, 1000):
        # 训练模型的代码...

通过以上两种方法，我们可以实现在Python模型训练过程中的暂停，需要注意的是，这些方法仅适用于单机训练，对于分布式训练或其他复杂的训练场景，可能需要采用其他方法来实现暂停。