paddlenlp模块如何保存模型

PaddleNLP模块可以使用PaddlePaddle提供的save方法来保存模型。具体步骤如下：

1. 定义模型并训练，例如：

import paddle
import paddle.nn as nn
from paddlenlp.transformers import BertModel, BertForSequenceClassification

# 定义Bert模型
bert = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = BertForSequenceClassification(bert, num_classes=2)

# 定义损失函数和优化器
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = paddle.optimizer.AdamW(
    learning_rate=2e-5, parameters=model.parameters())

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for batch in dataloader:
        ...
    # 保存模型
    paddle.save(model.state_dict(), 'model_epoch{}.pdparams'.format(epoch))

2. 使用save方法保存模型参数，例如：

# 保存模型
paddle.save(model.state_dict(), 'model.pdparams')

其中，model.state_dict()返回模型的参数字典，'model.pdparams'为保存的文件名。

保存模型参数后，可以使用paddle.load方法加载模型。