paddle模型保存

Paddle模型通常指使用PaddlePaddle（飞桨）框架训练的深度学习模型。在PaddlePaddle中，模型保存是为了后续的复用和部署。你可以通过以下步骤将模型保存：

1. **训练完成后**: 使用`save_persistables`函数保存模型权重和其他重要信息到指定路径。例如：

   fluid.save_persistables(executor, path="model_dir", main_program=program)

2. **保存整个模型结构**: 如果你想保存模型的结构以及参数，可以使用`fluid.io.save_model`，这会包含配置文件、参数和优化状态等。示例：

   fluid.io.save_model(exe, model_path='my_model', main_program=program, params_filename='params')

3. **加载模型**: 当你需要在另一个时间点或环境中使用这个模型时，可以使用`load_model`或`load_persistables`函数从存储路径加载。