fluid.io.save_inference_model()含义及其参数含义
时间: 2024-05-27 14:10:27 浏览: 15
fluid.io.save_inference_model() 是 PaddlePaddle 框架中模型保存函数,用于将训练好的模型保存成二进制文件,以便后续可以加载模型进行预测。该函数有三个参数:
1. dirname:保存模型的路径;
2. feeded_var_names:一个 Python list,指定需要传入模型的变量名,类型为字符串;
3. target_vars:一个 Python list,指定需要从模型中获取的变量名,类型为字符串。
相关问题
def train_loop(): step = 0 ax = [] ay = [] plt.ion() PASS_NUM = n_epochs for pass_id in range(PASS_NUM): total_loss_pass = 0 for data in train_reader(): avg_loss_value, = exe.run( fluid.default_main_program(), feed= feeder.feed(data), fetch_list=[avg_loss]) total_loss_pass += avg_loss_value ax.append(pass_id) ay.append(total_loss_pass) plt.clf() plt.plot(ax, ay) plt.pause(0.01) plt.ioff() step += 1 display.clear_output(wait=True) fluid.io.save_inference_model(SAVE_DIRNAME, ['x'], [prediction], exe) train_loop()
这段代码定义了一个train_loop函数,用于训练模型。在函数内部,首先设置了迭代次数PASS_NUM和当前迭代次数pass_id,然后进入数据读取和训练的循环中。在每次循环中,通过train_reader函数读取一个mini-batch的训练数据,将数据送入计算图中进行前向计算和反向传播,得到平均损失值avg_loss_value。累计每个mini-batch的平均损失值,得到当前迭代次数下的总损失值total_loss_pass。将total_loss_pass和pass_id分别保存到ax和ay数组中,并使用matplotlib库将损失曲线实时显示在屏幕上。在训练完成后,使用fluid.io.save_inference_model函数将训练得到的模型保存到SAVE_DIRNAME目录中,以便后续的预测任务使用。请注意,这里的prediction是输出层的输出,即模型的预测结果。请问您还有其他问题吗?
通过 paddle 的 best_accuracy.pdopt,best_accuracy.pdparams,best_accuracy.states 生成对应的 best_accuracy.pdmodel 文件
### 回答1:
在 PaddlePaddle 中,使用 best_accuracy.pdopt、best_accuracy.pdparams 和 best_accuracy.states 文件生成对应的 best_accuracy.pdmodel 文件的方法如下:
1. 使用 PaddlePaddle 的 fluid.io.load_inference_model 函数加载 best_accuracy.pdopt、best_accuracy.pdparams 和 best_accuracy.states 文件。
2. 使用 fluid.io.save_inference_model 函数将加载的模型保存为 best_accuracy.pdmodel 文件。
例如:
```python
import paddle.fluid as fluid
# 加载模型
inference_model, _ = fluid.io.load_inference_model(
dirname='best_accuracy',
executor=fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
)
# 保存模型
fluid.io.save_inference_model(
dirname='best_accuracy',
feeded_var_names=['input'],
target_vars=[inference_model],
executor=fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
)
```
希望以上内容能对你有所帮助。
### 回答2:
要将 best_accuracy.pdopt,best_accuracy.pdparams 和 best_accuracy.states 文件生成对应的 best_accuracy.pdmodel 文件,可以按照以下步骤进行操作。
1. 确保安装了 PaddlePaddle 1.8.x 及其以上版本,这是支持将模型权重保存为文件的必要条件。
2. 使用 PaddlePaddle 提供的 popt2pd.py 工具将 best_accuracy.pdopt 文件转换为正常的 paddle.opt 文件。可以使用以下命令:
```
python -m paddle.utils.paddle2pdopt --paddle-optim /path/to/best_accuracy.pdopt
```
3. 然后,创建一个空的网络模型,用于加载参数。可以使用以下代码片段创建一个简单的示例模型:
```python
import paddle
import paddle.nn as nn
class Model(nn.Layer):
def __init__(self):
super(Model, self).__init__()
self.fc = nn.Linear(10, 2)
def forward(self, x):
return self.fc(x)
```
4. 加载并应用参数。在上述代码片段的基础上,可以添加以下代码将参数加载到模型中:
```python
model = Model()
model_state_dict = paddle.load('/path/to/best_accuracy.states')
model.set_state_dict(model_state_dict)
```
5. 最后,保存模型为 best_accuracy.pdmodel 文件。使用以下代码将模型保存到文件中:
```python
paddle.save(model.state_dict(), '/path/to/best_accuracy.pdmodel')
```
通过执行以上步骤,你就可以成功生成 best_accuracy.pdmodel 文件,该文件包含了从 best_accuracy.pdopt,best_accuracy.pdparams 和 best_accuracy.states 中加载的模型权重。
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