paddle 怎么导入 load_model

在 PaddlePaddle 中，你可以使用 `paddle.jit.load()` 函数来加载模型，它可以将一个 PaddlePaddle 模型加载到内存中，并返回一个 Python 对象，你可以使用该对象来进行预测。

下面是一个示例代码，演示了如何使用 `paddle.jit.load()` 函数加载一个 PaddlePaddle 模型：

import paddle
import paddle.nn.functional as F

# 定义一个简单的神经网络模型
class MyNet(paddle.nn.Layer):
    def __init__(self):
        super(MyNet, self).__init__()
        self.fc = paddle.nn.Linear(10, 1)
        
    def forward(self, x):
        x = self.fc(x)
        x = F.sigmoid(x)
        return x

# 创建并保存模型
model = MyNet()
paddle.jit.save(model, 'mymodel')

# 加载模型并进行预测
loaded_model = paddle.jit.load('mymodel')
input_data = paddle.randn([1, 10])
output_data = loaded_model(input_data)
print(output_data)

在以上代码中，我们首先定义了一个简单的神经网络模型 `MyNet`，然后创建并保存了该模型。接着，我们使用 `paddle.jit.load()` 函数加载了该模型，并使用加载后的模型进行了预测。