飛槳（PaddlePaddle）模型保存與加載教程

在深度學習中，模型訓練完成后，通常需要將模型參數保存到磁盤，以便后續進行模型評估、推理或繼續訓練。飛槳提供了多種模型保存與加載的方法，本教程將介紹這些方法。

1. 概述

在飛槳中，模型保存與加載主要涉及以下幾個方面：

• 訓練調優場景：在訓練過程中定期保存模型，或在訓練結束后保存模型以便于評估或微調。
• 推理部署場景：將訓練好的模型部署到不同的硬件環境中，如服務器、移動端或邊緣設備。

飛槳推薦使用的模型保存與加載API包括：

• paddle.save 和 paddle.load：用于保存和加載模型參數。
• paddle.jit.save 和 paddle.jit.load：用于保存和加載動態圖模型。
• paddle.Model.save 和 paddle.Model.load：高層API，用于保存和加載模型。

2. 訓練調優場景

在動態圖模式下，模型結構和參數可以通過state_dict來保存和加載。

2.1 保存動態圖模型

import paddle
import paddle.nn as nn
import paddle.optimizer as opt# 假設已經定義了模型和優化器
model = nn.Linear(10, 1)
optimizer = opt.SGD(parameters=model.parameters(), learning_rate=0.01)# 保存模型參數和優化器參數
paddle.save(model.state_dict(), 'model.pdparams')
paddle.save(optimizer.state_dict(), 'optimizer.pdopt')

2.2 加載動態圖模型

# 加載模型參數和優化器參數
model_state_dict = paddle.load('model.pdparams')
optimizer_state_dict = paddle.load('optimizer.pdopt')# 設置模型和優化器的狀態
model.set_state_dict(model_state_dict)
optimizer.set_state_dict(optimizer_state_dict)

3. 推理部署場景

在推理部署時，通常需要將動態圖模型轉換為靜態圖模型以提高性能。

3.1 使用基礎API

# 保存靜態圖模型
paddle.jit.save(model, 'inference_model', training=False)# 加載靜態圖模型
loaded_model = paddle.jit.load('inference_model')

4. 其他場景

4.1 舊版本格式兼容載入

如果之前使用的是飛槳1.x版本，可以使用兼容的API進行模型加載。

4.2 靜態圖模型的保存與加載

在靜態圖模式下，模型結構和參數可以通過paddle.static.save和paddle.static.load進行保存和加載。

5. 總結

飛槳支持動態圖和靜態圖模型的保存與加載。對于訓練調優場景，可以使用paddle.save和paddle.load。對于推理部署場景，推薦將動態圖模型轉換為靜態圖模型后再進行保存和加載。飛槳的高層API也提供了相應的方法來簡化這些操作。