paddle.save
时间: 2023-09-01 16:10:38 浏览: 60
paddle.save()是PaddlePaddle框架中的函数,用于将模型的参数保存在磁盘上,以便将来可以重新加载模型或在其他设备上部署模型。该函数需要传入以下参数:
- model_dict: 要保存的模型参数字典。
- model_path: 保存模型参数的文件路径。
例如,以下代码将保存名为“my_model”的模型的参数到文件“my_model.pdparams”中:
```
import paddle
# 定义模型
model = paddle.nn.Linear(10, 1)
# 定义要保存的模型参数字典
model_dict = model.state_dict()
# 保存模型参数
paddle.save(model_dict, 'my_model.pdparams')
```
注意,如果要保存整个模型(包括模型结构和参数),可以使用`paddle.save()`和`paddle.load()`结合使用。例如:
```
import paddle
# 定义模型
model = paddle.nn.Linear(10, 1)
# 保存整个模型
paddle.save(model, 'my_model')
loaded_model = paddle.load('my_model')
```
相关问题
paddle框架下,paddle.save保存模型,如何加载已保存的模型,请代码展示
在 PaddlePaddle 框架中,可以使用 `paddle.load` 函数加载已保存的模型。以下是一个简单的示例代码,展示了如何保存和加载模型:
```python
import paddle
# 定义模型
model = paddle.nn.Linear(10, 2)
# 保存模型
paddle.save(model.state_dict(), 'model.pdparams')
# 加载模型
loaded_model_state_dict = paddle.load('model.pdparams')
loaded_model = paddle.nn.Linear(10, 2)
loaded_model.set_state_dict(loaded_model_state_dict)
# 使用加载的模型进行推理
input_data = paddle.randn([1, 10])
output = loaded_model(input_data)
print(output)
```
在上述示例中,我们首先定义了一个简单的线性模型 `model`,然后使用 `paddle.save` 函数保存模型的状态字典(state_dict)到文件 `model.pdparams` 中。
接着,我们使用 `paddle.load` 函数加载已保存的模型参数,返回的结果是一个字典类型的对象。我们再次定义了一个与原模型相同结构的新模型 `loaded_model`,并使用 `set_state_dict` 方法将加载的参数设置给新模型。
最后,我们使用加载的模型进行推理,输入一个随机生成的张量 `input_data`,并打印输出结果 `output`。
需要注意的是,加载模型时需要确保加载的模型结构与原模型相匹配,否则可能会导致错误。此外,还可以通过指定 `map_location` 参数来选择加载模型的设备(如 CPU 或 GPU)。
更多关于模型保存和加载的信息,可以参考 PaddlePaddle 官方文档。
iteration += 1 if iteration % 5000: paddle.save(generator.state_dict(), './model.pdparams')
这段代码是一个训练模型时的代码片段,其中:
- `iteration` 表示当前训练迭代次数;
- `+= 1` 表示每次迭代后将 `iteration` 值加 1;
- `if iteration % 5000:` 表示如果 `iteration` 值除以 5000 的余数为 0,则执行下面的语句;
- `paddle.save(generator.state_dict(), './model.pdparams')` 表示将当前的生成器(`generator`)模型参数保存到指定路径下的文件中。
因此,这段代码的作用是每训练 5000 次就保存一次生成器模型参数。