serialize_persistables

paddle.static.serialize_persistables ( feed_vars, fetch_vars, executor, \*kwargs* ) [源代码]

根据指定的 feed_vars，fetch_vars 和 executor，序列化模型参数。

参数：

  • feed_vars (Variable | list[Variable]) – 模型的输入变量。

  • fetch_vars (Variable | list[Variable]) – 模型的输出变量。

  • executor (Executor) - 用于保存预测模型的 executor ，详见 执行引擎 。

  • kwargs - 支持的 key 包括 ‘program’。(注意：kwargs 主要是用来做反向兼容的)

    • program - 指定包含要序列化的参数的 program，默认是 default_main_program。

返回：参数序列化之后的字节数组。

抛出异常：

  • ValueError – 如果 feed_vars 或 fetch_vars 类型不是 Variable 或 list[Variable]，则抛出异常。

代码示例

  1. import paddle
  3. paddle.enable_static()
  5. path_prefix = "./infer_model"
  7. # 用户自定义网络, 此处用 softmax 回归为例
  8. image = paddle.static.data(name='img', shape=[None, 28, 28], dtype='float32')
  9. label = paddle.static.data(name='label', shape=[None, 1], dtype='int64')
  10. predict = paddle.static.nn.fc(image, 10, activation='softmax')
  12. loss = paddle.nn.functional.cross_entropy(predict, label)
  14. exe = paddle.static.Executor(paddle.CPUPlace())
  15. exe.run(paddle.static.default_startup_program())
  17. # 将参数序列化成字节数组
  18. serialized_params = paddle.static.serialize_persistables([image], [predict], exe)