用paddle训练的模型没有pdmodel'

当您在使用PaddlePaddle（飞桨）训练模型后，如果没有生成对应的`.pdmodel`文件，这通常意味着模型保存过程出了问题或者是保存流程不完整。PaddlePaddle支持多种模型保存格式，包括`.pdparams`（权重参数）和`.pdmodel`（包含网络结构的配置信息）。要确保有`.pdmodel`文件，你需要按照以下步骤操作：

1. **模型训练完成后**：
- 在训练过程中，记得通过`save_model()`函数或者其他PaddlePaddle提供的保存方法来保存模型。

   save_dir = "path_to_save"
   paddle.save(model.state_dict(), os.path.join(save_dir, "model.pdparams"))

2. **保存完整模型**：
如果你想同时保存模型结构，可以使用`save_inference_model()`保存模型结构和参数：

   paddle.jit.save(model, save_dir)

如果确实没有生成`.pdmodel`文件，检查一下你的保存路径、命令是否正确，以及是否有权限访问该目录。如果问题依然存在，可能需要查看相关的日志或错误信息，以找出具体原因。

相关问题

paddledetection训练模型

要训练PaddleDetection模型，你可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先，安装paddle2onnx库，可以使用以下命令在Ubuntu系统上安装:

   pip install paddle2onnx -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

2. 下载所需的模型，可以从PaddleDetection的GitHub仓库中获取，使用以下链接下载:

   https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.4/configs/keypoint/tiny_pose

3. 转换模型，使用以下命令将Paddle模型转为ONNX格式:

   paddle2onnx --model_dir /home/ubuntu/PaddleDetection/tinypose_128x96/infer_cfg.yml --model_filename /home/ubuntu/PaddleDetection/tinypose_128x96/model.pdmodel --params_filename /home/ubuntu/PaddleDetection/tinypose_128x96/model.pdiparams --opset_version 11 --save_file paddlepose.onnx

这个命令将会解析PaddlePaddle模型并将其转换为ONNX格式。

通过以上步骤，你可以训练PaddleDetection模型并将其转换为ONNX格式。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [56、训练PaddleDetection的tinypose128x96关键点模型部署ncnn框架、mnn框架、openvino框架](https://blog.csdn.net/sxj731533730/article/details/129380725)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

/home/work/Paddle3D/smoke_hrnet18_no_dcn_kitti_inference_model/inference.pdmodel。这句代码加载的模型是预训练模型还用于推理预测的模型

这句代码加载的是一个用于推理预测的模型，即 inference 模型。在深度学习中，通常会分为训练和推理两个阶段。在训练阶段，我们需要使用大量数据进行模型的训练和调整，以获得最佳的模型参数。而在推理阶段，我们需要使用训练好的模型对新的数据进行预测和分类。因此，这句代码加载的是已经经过训练的模型，用于对新的数据进行预测。