paddlepaddle 1.8.4

PaddlePaddle是百度公司自主研发的深度学习框架。PaddlePaddle 1.8.4是PaddlePaddle的一个版本，于2019年7月发布。该版本新增了自动微分功能，提高了模型的训练效率和准确度；还增加了对深度学习模型的解释性分析和可视化功能，方便用户对模型进行分析和调试。此外，该版本还增强了模型压缩和量化方面的功能，使得模型的部署更加高效。

相关问题

请注意，我是在paddlepaddle1.8.4版本下，进行继续训练的

非常好，您可以使用以下命令在PaddlePaddle 1.8.4版本下进行继续训练：

python -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3' --log_dir ./log finetune.py \
--model_type gpt2 \
--model_name_or_path gpt2-medium-en \
--input_dir ./data \
--output_dir ./output \
--init_checkpoint_dir ./ckpt \
--max_steps 100000 \
--save_steps 10000 \
--logging_steps 100 \
--learning_rate 1e-4 \
--batch_size 4 \
--weight_decay 0.01 \
--warmup_steps 10000 \
--grad_norm_clip 1.0 \
--seed 42

请注意，您需要将`--gpus`参数中的GPU ID替换为您的实际GPU ID。此外，您还需要将`--input_dir`参数和`--output_dir`参数替换为您的实际数据和输出目录。

我是说我在paddlepaddle1.8.4版本下，加载我的模型，并将我的模型里面的某些层给冻结，然后进行训练。

对于您的问题，我可以提供一些帮助。在PaddlePaddle 1.8.4版本下，您可以使用以下代码来加载模型并冻结某些层：

import paddle.fluid as fluid

# 定义模型
def my_model():
    # ...

# 加载模型
place = fluid.CPUPlace() # 或者 fluid.CUDAPlace(0) 如果您有GPU
exe = fluid.Executor(place)
prog = fluid.default_main_program()
model_path = "path/to/your/model"
[inference_program, feed_target_names, fetch_targets] = fluid.io.load_inference_model(model_path, exe)

# 冻结某些层
freeze_layers = ["layer1", "layer2"] # 假设您要冻结的层名为 layer1 和 layer2
for param in inference_program.global_block().iter_parameters():
    if param.name in freeze_layers:
        param.trainable = False

# 进行训练
# ...

这样，您就可以加载模型并冻结指定的层进行训练了。希望对您有所帮助！