save_params

注意:该API仅支持【静态图】模式

  • paddle.fluid.io.save_params(executor, dirname, main_program=None, filename=None)[源代码]

该OP从 main_program 中取出所有参数,然后将它们保存到 dirname 目录下或名为 filename 的文件中。

dirname 用于指定保存参数的目标路径。若想将参数保存到多个独立文件中,设置 filename=None ; 若想将所有参数保存在单个文件中,请设置 filename 来指定该文件的名称。

  • 注意:
  • 参数:
    • executor (Executor) – 用于保存参数的 executor ,详见 执行引擎
    • dirname (str) – 指定保存参数的文件目录。
    • main_program (Program,可选) – 需要保存参数的Program( Program 含义详见 基础概念 )。如果为None,则使用default_main_Program 。默认值为None。
    • filename (str,可选) – 保存参数的文件名称。若需要将参数保存到多个独立的文件中,请设置 filename=None 。默认值为None。

返回: 无

代码示例

  1. import paddle.fluid as fluid
  2.  
  3. params_path = "./my_paddle_model"
  4. image = fluid.layers.data(name='img', shape=[1, 28, 28], dtype='float32')
  5. label = fluid.layers.data(name='label', shape=[1], dtype='int64')
  6. feeder = fluid.DataFeeder(feed_list=[image, label], place=fluid.CPUPlace())
  7. predict = fluid.layers.fc(input=image, size=10, act='softmax')
  8.  
  9. loss = fluid.layers.cross_entropy(input=predict, label=label)
  10. avg_loss = fluid.layers.mean(loss)
  11.  
  12. exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
  13. exe.run(fluid.default_startup_program())
  14. fluid.io.save_params(executor=exe, dirname=params_path)
  15. # 网络中fc层的参数weight和bias将会分别存储在"./my_paddle_model"路径下。