save_vars
paddle.fluid.io.
save_vars
(executor, dirname, main_program=None, vars=None, predicate=None, filename=None)[源代码]
该接口将 Program
的变量保存到文件中。
通过 vars
指定需要保存的变量,或者通过 predicate
筛选需要保存的变量, vars
和 predicate
不能同时为None。
- 参数:
- executor (Executor)- 运行的执行器,执行器的介绍请参考 模型保存与加载 。
- dirname (str)- 保存变量的目录路径。
- main_program (Program,可选)- 需要保存变量的
Program
,Program
的介绍请参考 基础概念 。如果main_program
为None,则使用默认的主程序。默认值为None。 - vars (list [Variable],可选)- 通过该列表指定需要保存的变量。默认值为None。
- predicate (function,可选)- 通过该函数筛选
的变量进行保存。如果通过
vars
指定了需要保存的变量,则该参数无效。默认值为None。 - filename (str,可选)- 保存所有变量的文件。如果设置为None,所有变量会按照变量名称单独保存成文件;如果设置为非None,所有变量会保存成一个文件名为该设置值的文件。默认值为None。
返回:无
- 抛出异常:
TypeError
- 如果main_program不是Program的实例,也不是None。
代码示例
- import paddle.fluid as fluid
- main_prog = fluid.Program()
- startup_prog = fluid.Program()
- with fluid.program_guard(main_prog, startup_prog):
- data = fluid.layers.data(name="img", shape=[64, 784], append_batch_size=False)
- w = fluid.layers.create_parameter(shape=[784, 200], dtype='float32', name='fc_w')
- b = fluid.layers.create_parameter(shape=[200], dtype='float32', name='fc_b')
- hidden_w = fluid.layers.matmul(x=data, y=w)
- hidden_b = fluid.layers.elementwise_add(hidden_w, b)
- place = fluid.CPUPlace()
- exe = fluid.Executor(place)
- exe.run(startup_prog)
- # 示例一:用vars来指定变量。
- var_list = [w, b]
- path = "./my_paddle_vars"
- fluid.io.save_vars(executor=exe, dirname=path, vars=var_list,
- filename="vars_file")
- # w, b 将被保存,使用同一文件名“var_file”,保存在路径“./my_paddle_vars”下。
- # 示例二:通过predicate筛选变量。
- def name_has_fc(var):
- res = "fc" in var.name
- return res
- param_path = "./my_paddle_model"
- fluid.io.save_vars(executor=exe, dirname=param_path, main_program=main_prog, vars=None, predicate = name_has_fc)
- # 将main_program中名中包含“fc”的的所有变量保存。
- # 变量将分开保存。