百度飞浆训练完成后怎么导出训练模型

百度飞桨支持将训练好的模型导出为预测部署所需的模型格式，一般包括 Inference model 和 Serving model 两种类型。其中 Inference model 一般用于离线预测，Serving model 一般用于在线预测。

下面是导出模型的具体步骤：

1. 定义好模型结构，并在训练时保存好模型参数。

2. 在导出模型之前，需要先定义好模型的输入和输出格式。

3. 使用 paddle.fluid.io.save_inference_model() 函数将模型导出为 Inference model。该函数的输入参数包括模型保存路径、模型输入和输出的变量名称、模型训练时所使用的 Executor 等。

4. 如果需要将模型导出为 Serving model，可以使用 paddle_serving_app 包中的 convert() 函数将 Inference model 转换为 Serving model。该函数的输入参数包括 Inference model 的路径、Serving model 的保存路径、模型输入和输出的格式等。

需要注意的是，在导出模型时，需要保证模型结构和输入输出格式的一致性，否则无法正确地进行预测。