去哪找做网站的客户,怎么做捕鱼网站,网站建设网站建设的网络公司,设计外网文章目录 飞桨#xff08;PaddlePaddle#xff09;模型保存与加载教程1. 概述2. 训练调优场景2.1 保存动态图模型2.2 加载动态图模型 3. 推理部署场景3.1 使用基础API 4. 其他场景4.1 旧版本格式兼容载入4.2 静态图模型的保存与加载 5. 总结 飞桨#xff08;PaddlePaddlePaddlePaddle模型保存与加载教程1. 概述2. 训练调优场景2.1 保存动态图模型2.2 加载动态图模型 3. 推理部署场景3.1 使用基础API 4. 其他场景4.1 旧版本格式兼容载入4.2 静态图模型的保存与加载 5. 总结 飞桨PaddlePaddle模型保存与加载教程
在深度学习中模型训练完成后通常需要将模型参数保存到磁盘以便后续进行模型评估、推理或继续训练。飞桨提供了多种模型保存与加载的方法本教程将介绍这些方法。
1. 概述
在飞桨中模型保存与加载主要涉及以下几个方面
训练调优场景在训练过程中定期保存模型或在训练结束后保存模型以便于评估或微调。推理部署场景将训练好的模型部署到不同的硬件环境中如服务器、移动端或边缘设备。
飞桨推荐使用的模型保存与加载API包括
paddle.save 和 paddle.load用于保存和加载模型参数。paddle.jit.save 和 paddle.jit.load用于保存和加载动态图模型。paddle.Model.save 和 paddle.Model.load高层API用于保存和加载模型。
2. 训练调优场景
在动态图模式下模型结构和参数可以通过state_dict来保存和加载。
2.1 保存动态图模型
import paddle
import paddle.nn as nn
import paddle.optimizer as opt# 假设已经定义了模型和优化器
model nn.Linear(10, 1)
optimizer opt.SGD(parametersmodel.parameters(), learning_rate0.01)# 保存模型参数和优化器参数
paddle.save(model.state_dict(), model.pdparams)
paddle.save(optimizer.state_dict(), optimizer.pdopt)2.2 加载动态图模型
# 加载模型参数和优化器参数
model_state_dict paddle.load(model.pdparams)
optimizer_state_dict paddle.load(optimizer.pdopt)# 设置模型和优化器的状态
model.set_state_dict(model_state_dict)
optimizer.set_state_dict(optimizer_state_dict)3. 推理部署场景
在推理部署时通常需要将动态图模型转换为静态图模型以提高性能。
3.1 使用基础API
# 保存静态图模型
paddle.jit.save(model, inference_model, trainingFalse)# 加载静态图模型
loaded_model paddle.jit.load(inference_model)4. 其他场景
4.1 旧版本格式兼容载入
如果之前使用的是飞桨1.x版本可以使用兼容的API进行模型加载。
4.2 静态图模型的保存与加载
在静态图模式下模型结构和参数可以通过paddle.static.save和paddle.static.load进行保存和加载。
5. 总结
飞桨支持动态图和静态图模型的保存与加载。对于训练调优场景可以使用paddle.save和paddle.load。对于推理部署场景推荐将动态图模型转换为静态图模型后再进行保存和加载。飞桨的高层API也提供了相应的方法来简化这些操作。
