fluid.io

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load_inference_model

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• paddle.fluid.io.loadinference_model(_dirname, executor, model_filename=None, params_filename=None, pserver_endpoints=None)

• 从指定目录中加载预测模型(inference model)。通过这个API，您可以获得模型结构（预测程序）和模型参数。如果您只想下载预训练后的模型的参数，请使用load_params API。更多细节请参考 模型/变量的保存、载入与增量训练 。

• 参数:

• • dirname (str) – model的路径
  • executor (Executor) – 运行 inference model的 executor
  • model_filename (str|None) – 存储着预测 Program 的文件名称。如果设置为None，将使用默认的文件名为： model
  • params_filename (str|None) – 加载所有相关参数的文件名称。如果设置为None，则参数将保存在单独的文件中。
  • pserver_endpoints (list|None) – 只有在分布式预测时需要用到。 当在训练时使用分布式 look up table , 需要这个参数. 该参数是 pserver endpoints 的列表返回: 这个函数的返回有三个元素的元组(Program，feed_target_names, fetch_targets)。Program 是一个 Program ，它是预测 Program。 feed_target_names 是一个str列表，它包含需要在预测 Program 中提供数据的变量的名称。fetch_targets 是一个 Variable 列表，从中我们可以得到推断结果。

返回类型：元组(tuple)

• 抛出异常：
• • ValueError – 如果 dirname 非法

import paddle.fluid as fluid
import numpy as np
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')
    b = fluid.layers.create_parameter(shape=[200], dtype='float32')
    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)
path = "./infer_model"
fluid.io.save_inference_model(dirname=path, feeded_var_names=['img'],target_vars=[hidden_b], executor=exe, main_program=main_prog)
tensor_img = np.array(np.random.random((1, 64, 784)), dtype=np.float32)
[inference_program, feed_target_names, fetch_targets] = (fluid.io.load_inference_model(dirname=path, executor=exe))
 
results = exe.run(inference_program,
          feed={feed_target_names[0]: tensor_img},
          fetch_list=fetch_targets)
 
# endpoints是pserver服务器终端列表，下面仅为一个样例
endpoints = ["127.0.0.1:2023","127.0.0.1:2024"]
# 如果需要查询表格，我们可以使用：
[dist_inference_program, dist_feed_target_names, dist_fetch_targets] = (
    fluid.io.load_inference_model(dirname=path,
                                  executor=exe,
                                  pserver_endpoints=endpoints))
 
# 在这个示例中，inference program 保存在“ ./infer_model/__model__”中
# 参数保存在“./infer_mode ”单独的若干文件中
# 加载 inference program 后， executor 使用 fetch_targets 和 feed_target_names 执行Program，得到预测结果

load_params

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• paddle.fluid.io.loadparams(_executor, dirname, main_program=None, filename=None)
• 该函数从给定 main_program 中取出所有参数，然后从目录 dirname 中或 filename 指定的文件中加载这些参数。

dirname 用于存有变量的目录。如果变量保存在指定目录的若干文件中，设置文件名 None; 如果所有变量保存在一个文件中，请使用filename来指明这个文件。

注意:有些变量不是参数，但它们对于训练是必要的。因此，调用 save_params() 和 load_params() 来保存和加载参数是不够的，可以使用 save_persistables() 和 load_persistables() 代替这两个函数。

如果您想下载预训练后的模型结构和参数用于预测，请使用load_inference_model API。更多细节请参考 模型保存与加载。

• 参数:
• • executor (Executor) – 加载变量的 executor
  • dirname (str) – 目录路径
  • main_program (Program|None) – 需要加载变量的 Program。如果为 None，则使用 default_main_Program 。默认值: None
  • filename (str|None) – 保存变量的文件。如果想分开保存变量，设置 filename=None. 默认值: None返回: None

代码示例

import paddle.fluid as fluid
exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
param_path = "./my_paddle_model"
prog = fluid.default_main_program()
fluid.io.load_params(executor=exe, dirname=param_path,
                    main_program=None)

load_persistables

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• paddle.fluid.io.loadpersistables(_executor, dirname, main_program=None, filename=None)
• 该函数从给定 main_program 中取出所有 persistable==True 的变量（即长期变量），然后将它们从目录 dirname 中或 filename 指定的文件中加载出来。

dirname 用于指定存有长期变量的目录。如果变量保存在指定目录的若干文件中，设置文件名 None; 如果所有变量保存在一个文件中，请使用filename来指定它。

• 参数:
• • executor (Executor) – 加载变量的 executor
  • dirname (str) – 目录路径
  • main_program (Program|None) – 需要加载变量的 Program。如果为 None，则使用 default_main_Program 。默认值: None
  • filename (str|None) – 保存变量的文件。如果想分开保存变量，设置 filename=None. 默认值: None返回: None

代码示例

import paddle.fluid as fluid
exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
param_path = "./my_paddle_model"
prog = fluid.default_main_program()
fluid.io.load_persistables(executor=exe, dirname=param_path,
                           main_program=None)

load_vars

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• paddle.fluid.io.loadvars(_executor, dirname, main_program=None, vars=None, predicate=None, filename=None)
• executor 从指定目录加载变量。

有两种方法来加载变量:方法一，vars 为变量的列表。方法二，将已存在的 Program 赋值给 main_program ，然后将加载 Program 中的所有变量。第一种方法优先级更高。如果指定了 vars，那么忽略 main_program 和 predicate 。

dirname 用于指定加载变量的目录。如果变量保存在指定目录的若干文件中，设置文件名 None; 如果所有变量保存在一个文件中，请使用 filename 来指定它。

• 参数:
• • executor (Executor) – 加载变量的 executor
  • dirname (str) – 目录路径
  • main_program (Program|None) – 需要加载变量的 Program。如果为 None，则使用 default_main_Program 。默认值: None
  • vars (list[Variable]|None) – 要加载的变量的列表。 优先级高于main_program。默认值: None
  • predicate (function|None) – 如果不等于None，当指定main_program， 那么只有 predicate(variable)==True 时，main_program中的变量会被加载。
  • filename (str|None) – 保存变量的文件。如果想分开保存变量，设置 filename=None. 默认值: None
• 抛出异常：
• • TypeError - 如果参数 main_program 为 None 或为一个非 Program 的实例返回: 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)
 
param_path = "./my_paddle_model"
 
# 第一种使用方式 使用 main_program 指定变量
def name_has_fc(var):
    res = "fc" in var.name
    return res
fluid.io.save_vars(executor=exe, dirname=param_path, main_program=main_prog, vars=None, predicate=name_has_fc)
fluid.io.load_vars(executor=exe, dirname=param_path, main_program=main_prog, vars=None, predicate=name_has_fc)
#加载所有`main_program`中变量名包含 ‘fc’ 的变量
#并且此前所有变量应该保存在不同文件中
 
#用法2：使用 `vars` 来使变量具体化
path = "./my_paddle_vars"
var_list = [w, b]
fluid.io.save_vars(executor=exe, dirname=path, vars=var_list,
                   filename="vars_file")
fluid.io.load_vars(executor=exe, dirname=path, vars=var_list,
                   filename="vars_file")
# 加载w和b，它们此前应被保存在同一名为'var_file'的文件中
# 该文件所在路径为 "./my_paddle_model"

PyReader

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• class paddle.fluid.io.PyReader(feed_list=None, capacity=None, use_double_buffer=True, iterable=True, return_list=False)

• 在python中为数据输入创建一个reader对象。将使用python线程预取数据，并将其异步插入队列。当调用Executor.run（…）时，将自动提取队列中的数据。

• 参数:

• • feed_list (list(Variable)|tuple(Variable)) – feed变量列表，由 fluid.layers.data() 创建。在可迭代模式下它可以被设置为None。
  • capacity (int) – 在Pyreader对象中维护的队列的容量。
  • use_double_buffer (bool) – 是否使用 double_buffer_reader 来加速数据输入。
  • iterable (bool) – 被创建的reader对象是否可迭代。
  • return_list (bool) – 是否以list的形式将返回值返回: 被创建的reader对象

返回类型： reader (Reader)

代码示例

1.如果iterable=False，则创建的Pyreader对象几乎与 fluid.layers.py_reader（） 相同。算子将被插入program中。用户应该在每个epoch之前调用start（），并在epoch结束时捕获 Executor.run（） 抛出的 ``fluid.core.EOFException `` 。一旦捕获到异常，用户应该调用reset（）手动重置reader。

import paddle.fluid as fluid
EPOCH_NUM = 3
ITER_NUM = 5
BATCH_SIZE = 3
 
def reader_creator_random_image_and_label(height, width):
    def reader():
        for i in range(ITER_NUM):
            fake_image = np.random.uniform(low=0,
                                           high=255,
                                           size=[height, width])
            fake_label = np.ones([1])
            yield fake_image, fake_label
    return reader
 
image = fluid.layers.data(name='image', shape=[784, 784], dtype='float32')
label = fluid.layers.data(name='label', shape=[1], dtype='int64')
 
reader = fluid.io.PyReader(feed_list=[image, label],
                           capacity=4,
                           iterable=False)
 
user_defined_reader = reader_creator_random_image_and_label(784, 784)
reader.decorate_sample_list_generator(
    paddle.batch(user_defined_reader, batch_size=BATCH_SIZE))
# 此处省略网络定义
executor = fluid.Executor(fluid.CUDAPlace(0))
executor.run(fluid.default_startup_program())
for i in range(EPOCH_NUM):
    reader.start()
    while True:
        try:
            executor.run(feed=None)
        except fluid.core.EOFException:
            reader.reset()
            break

2.如果iterable=True，则创建的Pyreader对象与程序分离。程序中不会插入任何算子。在本例中，创建的reader是一个python生成器，它是不可迭代的。用户应将从Pyreader对象生成的数据输入 Executor.run(feed=…) 。

import paddle.fluid as fluid
EPOCH_NUM = 3
ITER_NUM = 5
BATCH_SIZE = 10
 
def reader_creator_random_image(height, width):
    def reader():
        for i in range(ITER_NUM):
            yield np.random.uniform(low=0, high=255, size=[height, width]),
    return reader
 
image = fluid.layers.data(name='image', shape=[784, 784], dtype='float32')
reader = fluid.io.PyReader(feed_list=[image], capacity=4, iterable=True, return_list=False)
 
user_defined_reader = reader_creator_random_image(784, 784)
reader.decorate_sample_list_generator(
    paddle.batch(user_defined_reader, batch_size=BATCH_SIZE),
    fluid.core.CUDAPlace(0))
# 此处省略网络定义
executor = fluid.Executor(fluid.CUDAPlace(0))
executor.run(fluid.default_main_program())
 
for _ in range(EPOCH_NUM):
    for data in reader():
        executor.run(feed=data)

• return_list=True，返回值将用list表示而非dict

import paddle
import paddle.fluid as fluid
import numpy as np
 
EPOCH_NUM = 3
ITER_NUM = 5
BATCH_SIZE = 10
 
def reader_creator_random_image(height, width):
    def reader():
        for i in range(ITER_NUM):
            yield np.random.uniform(low=0, high=255, size=[height, width]),
    return reader
 
image = fluid.layers.data(name='image', shape=[784, 784], dtype='float32')
reader = fluid.io.PyReader(feed_list=[image], capacity=4, iterable=True, return_list=True)
 
user_defined_reader = reader_creator_random_image(784, 784)
reader.decorate_sample_list_generator(
    paddle.batch(user_defined_reader, batch_size=BATCH_SIZE),
    fluid.core.CPUPlace())
# 此处省略网络定义
executor = fluid.Executor(fluid.core.CPUPlace())
executor.run(fluid.default_main_program())
 
for _ in range(EPOCH_NUM):
    for data in reader():
        executor.run(feed={"image": data[0]})

• start()
• 启动数据输入线程。只能在reader对象不可迭代时调用。

代码示例

import paddle.fluid as fluid
BATCH_SIZE = 10
 
def generator():
  for i in range(5):
     yield np.random.uniform(low=0, high=255, size=[784, 784]),
 
image = fluid.layers.data(name='image', shape=[784, 784], dtype='float32')
reader = fluid.io.PyReader(feed_list=[image], capacity=4, iterable=False)
reader.decorate_sample_list_generator(
  paddle.batch(generator, batch_size=BATCH_SIZE))
 
executor = fluid.Executor(fluid.CUDAPlace(0))
executor.run(fluid.default_startup_program())
for i in range(3):
  reader.start()
  while True:
      try:
          executor.run(feed=None)
      except fluid.core.EOFException:
          reader.reset()
          break

• reset()
• 当 fluid.core.EOFException 抛出时重置reader对象。只能在reader对象不可迭代时调用。

代码示例

import paddle.fluid as fluid
BATCH_SIZE = 10
 
def generator():
    for i in range(5):
        yield np.random.uniform(low=0, high=255, size=[784, 784]),
 
image = fluid.layers.data(name='image', shape=[784, 784], dtype='float32')
reader = fluid.io.PyReader(feed_list=[image], capacity=4, iterable=False)
reader.decorate_sample_list_generator(
    paddle.batch(generator, batch_size=BATCH_SIZE))
 
executor = fluid.Executor(fluid.CUDAPlace(0))
executor.run(fluid.default_startup_program())
for i in range(3):
    reader.start()
    while True:
        try:
            executor.run(feed=None)
        except fluid.core.EOFException:
            reader.reset()
            break

• decoratesample_generator(_sample_generator, batch_size, drop_last=True, places=None)
• 设置Pyreader对象的数据源。

提供的 sample_generator 应该是一个python生成器，它生成的数据类型应为list(numpy.ndarray)。

当Pyreader对象不可迭代时，必须设置 places 。

如果所有的输入都没有LOD，这个方法比 decorate_sample_list_generator(paddle.batch(sample_generator, …)) 更快。

• 参数:
• • sample_generator (generator) – Python生成器，yield 类型为list(numpy.ndarray)
  • batch_size (int) – batch size，必须大于0
  • drop_last (bool) – 当样本数小于batch数量时，是否删除最后一个batch
  • places (None|list(CUDAPlace)|list(CPUPlace)) – 位置列表。当PyReader可迭代时必须被提供代码示例

import paddle.fluid as fluid
EPOCH_NUM = 3
ITER_NUM = 15
BATCH_SIZE = 3
 
def random_image_and_label_generator(height, width):
    def generator():
        for i in range(ITER_NUM):
            fake_image = np.random.uniform(low=0,
                                           high=255,
                                           size=[height, width])
            fake_label = np.array([1])
            yield fake_image, fake_label
    return generator
 
image = fluid.layers.data(name='image', shape=[784, 784], dtype='float32')
label = fluid.layers.data(name='label', shape=[1], dtype='int32')
reader = fluid.io.PyReader(feed_list=[image, label], capacity=4, iterable=True)
 
user_defined_generator = random_image_and_label_generator(784, 784)
reader.decorate_sample_generator(user_defined_generator,
                                 batch_size=BATCH_SIZE,
                                 places=[fluid.CUDAPlace(0)])
# 省略了网络的定义
executor = fluid.Executor(fluid.CUDAPlace(0))
executor.run(fluid.default_main_program())
 
for _ in range(EPOCH_NUM):
    for data in reader():
        executor.run(feed=data)

• decoratesample_list_generator(_reader, places=None)
• 设置Pyreader对象的数据源。

提供的 reader 应该是一个python生成器，它生成列表（numpy.ndarray）类型的批处理数据。

当Pyreader对象不可迭代时，必须设置 places 。

• 参数:
• • reader (generator) – 返回列表（numpy.ndarray）类型的批处理数据的Python生成器
  • places (None|list(CUDAPlace)|list(CPUPlace)) – 位置列表。当PyReader可迭代时必须被提供代码示例

import paddle.fluid as fluid
EPOCH_NUM = 3
ITER_NUM = 15
BATCH_SIZE = 3
 
def random_image_and_label_generator(height, width):
    def generator():
        for i in range(ITER_NUM):
            fake_image = np.random.uniform(low=0,
                                           high=255,
                                           size=[height, width])
            fake_label = np.ones([1])
            yield fake_image, fake_label
    return generator
 
image = fluid.layers.data(name='image', shape=[784, 784], dtype='float32')
label = fluid.layers.data(name='label', shape=[1], dtype='int32')
reader = fluid.io.PyReader(feed_list=[image, label], capacity=4, iterable=True)
 
user_defined_generator = random_image_and_label_generator(784, 784)
reader.decorate_sample_list_generator(
    paddle.batch(user_defined_generator, batch_size=BATCH_SIZE),
    fluid.core.CUDAPlace(0))
# 省略了网络的定义
executor = fluid.Executor(fluid.core.CUDAPlace(0))
executor.run(fluid.default_main_program())
 
for _ in range(EPOCH_NUM):
    for data in reader():
        executor.run(feed=data)

• decoratebatch_generator(_reader, places=None)
• 设置Pyreader对象的数据源。

提供的 reader 应该是一个python生成器，它生成列表（numpy.ndarray）类型或LoDTensor类型的批处理数据。

当Pyreader对象不可迭代时，必须设置 places 。

• 参数:
• • reader (generator) – 返回LoDTensor类型的批处理数据的Python生成器
  • places (None|list(CUDAPlace)|list(CPUPlace)) – 位置列表。当PyReader可迭代时必须被提供代码示例

import paddle.fluid as fluid
EPOCH_NUM = 3
ITER_NUM = 15
BATCH_SIZE = 3
 
def random_image_and_label_generator(height, width):
    def generator():
        for i in range(ITER_NUM):
            batch_image = np.random.uniform(low=0,
                                            high=255,
                                            size=[BATCH_SIZE, height, width])
            batch_label = np.ones([BATCH_SIZE, 1])
            yield batch_image, batch_label
    return generator
 
image = fluid.layers.data(name='image', shape=[784, 784], dtype='float32')
label = fluid.layers.data(name='label', shape=[1], dtype='int32')
reader = fluid.io.PyReader(feed_list=[image, label], capacity=4, iterable=True)
 
user_defined_generator = random_image_and_label_generator(784, 784)
reader.decorate_batch_generator(user_defined_generator, fluid.CUDAPlace(0))
# 省略了网络的定义
executor = fluid.Executor(fluid.CUDAPlace(0))
executor.run(fluid.default_main_program())
 
for _ in range(EPOCH_NUM):
    for data in reader():
        executor.run(feed=data)

save_inference_model

SourceEnglish

• paddle.fluid.io.saveinference_model(_dirname, feeded_var_names, target_vars, executor, main_program=None, model_filename=None, params_filename=None, export_for_deployment=True, program_only=False)
• 修改指定的 main_program ，构建一个专门用于预测的 Program，然后 executor 把它和所有相关参数保存到 dirname 中。

dirname 用于指定保存变量的目录。如果变量保存在指定目录的若干文件中，设置文件名 None; 如果所有变量保存在一个文件中，请使用filename来指定它。

如果您仅想保存您训练好的模型的参数，请使用save_params API。更多细节请参考 模型保存与加载 。

• 参数:
• • dirname (str) – 保存预测model的路径
  • feeded_var_names (list[str]) – 预测（inference）需要 feed 的数据
  • target_vars (list[Variable]) – 保存预测（inference）结果的 Variables
  • executor (Executor) – executor 保存 inference model
  • main_program (Program|None) – 使用 main_program ，构建一个专门用于预测的 Program （inference model）. 如果为None, 使用 default main program 默认: None.
  • model_filename (str|None) – 保存预测Program 的文件名称。如果设置为None，将使用默认的文件名为： model
  • params_filename (str|None) – 保存所有相关参数的文件名称。如果设置为None，则参数将保存在单独的文件中。
  • export_for_deployment (bool) – 如果为真，Program将被修改为只支持直接预测部署的Program。否则，将存储更多的信息，方便优化和再训练。目前只支持True。
  • program_only (bool) – 如果为真，将只保存预测程序，而不保存程序的参数。返回: 获取的变量名列表

返回类型：target_var_name_list(list)

• 抛出异常：
• • ValueError – 如果 feed_var_names 不是字符串列表
  • ValueError – 如果 target_vars 不是 Variable 列表代码示例

import paddle.fluid as fluid
 
path = "./infer_model"
 
# 用户定义网络，此处以softmax回归为例
image = fluid.layers.data(name='img', shape=[1, 28, 28], dtype='float32')
label = fluid.layers.data(name='label', shape=[1], dtype='int64')
feeder = fluid.DataFeeder(feed_list=[image, label], place=fluid.CPUPlace())
predict = fluid.layers.fc(input=image, size=10, act='softmax')
 
loss = fluid.layers.cross_entropy(input=predict, label=label)
avg_loss = fluid.layers.mean(loss)
 
exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
exe.run(fluid.default_startup_program())
 
# 数据输入及训练过程
 
# 保存预测模型。注意我们不在这个示例中保存标签和损失。
fluid.io.save_inference_model(dirname=path, feeded_var_names=['img'], target_vars=[predict], executor=exe)
 
# 在这个示例中，函数将修改默认的主程序让它适合于预测‘predict_var’
# 修改的预测Program 将被保存在 ./infer_model/__model__”中。
# 参数将保存在文件夹下的单独文件中 ./infer_mode

save_params

SourceEnglish

• paddle.fluid.io.saveparams(_executor, dirname, main_program=None, filename=None)
• 该函数从 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 用于指定保存变量的目标目录。如果想将变量保存到多个独立文件中，设置 filename 为 None; 如果想将所有变量保存在单个文件中，请使用 filename 来指定该文件的命名。

注意:有些变量不是参数，但它们对于训练是必要的。因此，调用 save_params() 和 load_params() 来保存和加载参数是不够的，可以使用 save_persistables() 和 load_persistables() 代替这两个函数。如果您想要储存您的模型用于预测，请使用save_inference_model API。更多细节请参考 模型保存与加载。

• 参数:
• • executor (Executor) – 保存变量的 executor
  • dirname (str) – 目录路径
  • main_program (Program|None) – 需要保存变量的 Program。如果为 None，则使用 default_main_Program 。默认值: None
  • vars (list[Variable]|None) – 要保存的所有变量的列表。 优先级高于main_program。默认值: None
  • filename (str|None) – 保存变量的文件。如果想分不同独立文件来保存变量，设置 filename=None. 默认值: None返回: None

代码示例

import paddle.fluid as fluid
exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
param_path = "./my_paddle_model"
prog = fluid.default_main_program()
fluid.io.save_params(executor=exe, dirname=param_path,
                     main_program=None)

save_persistables

SourceEnglish

• paddle.fluid.io.savepersistables(_executor, dirname, main_program=None, filename=None)
• 该函数从给定 main_program 中取出所有 persistable==True 的变量，然后将它们保存到目录 dirname 中或 filename 指定的文件中。

dirname 用于指定保存长期变量的目录。如果想将变量保存到指定目录的若干文件中，设置 filename=None ; 如果想将所有变量保存在一个文件中，请使用 filename 来指定它。

• 参数:
• • executor (Executor) – 保存变量的 executor
  • dirname (str) – 目录路径
  • main_program (Program|None) – 需要保存变量的 Program。如果为 None，则使用 default_main_Program 。默认值: None
  • predicate (function|None) – 如果不等于None，当指定main_program， 那么只有 predicate(variable)==True 时，main_program中的变量
  • vars (list[Variable]|None) – 要保存的所有变量的列表。 优先级高于main_program。默认值: None
  • filename (str|None) – 保存变量的文件。如果想分开保存变量，设置 filename=None. 默认值: None返回: None

代码示例

import paddle.fluid as fluid
 
exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
param_path = "./my_paddle_model"
prog = fluid.default_main_program()
# `prog` 可以是由用户自定义的program
fluid.io.save_persistables(executor=exe, dirname=param_path,
                           main_program=prog)

save_vars

SourceEnglish

• paddle.fluid.io.savevars(_executor, dirname, main_program=None, vars=None, predicate=None, filename=None)
• 通过 Executor ,此函数将变量保存到指定目录下。

有两种方法可以指定要保存的变量：第一种方法，在列表中列出变量并将其传给 vars 参数。第二种方法是，将现有程序分配给 main_program ，它会保存program中的所有变量。第一种方式具有更高的优先级。换句话说，如果分配了变量，则将忽略 main_program 和 predicate 。

dirname 用于指定保存变量的文件夹。如果您希望将变量分别保存在文件夹目录的多个单独文件中，请设置 filename 为无；如果您希望将所有变量保存在单个文件中，请使用 filename 指定它。

• 参数：
• • executor （Executor）- 为保存变量而运行的执行器。
  • dirname （str）- 目录路径。
  • main_program （Program | None）- 保存变量的程序。如果为None，将自动使用默认主程序。默认值：None。
  • vars （list [Variable] | None）- 包含要保存的所有变量的列表。它的优先级高于 main_program 。默认值：None。
  • predicate （function | None）- 如果它不是None，则只保存 main_program 中使的变量。它仅在我们使用 main_program 指定变量时才起作用（换句话说，vars为None）。默认值：None。
  • filename （str | None）- 保存所有变量的文件。如果您希望单独保存变量，请将其设置为None。默认值：None。返回： None

• 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)
 
param_path = "./my_paddle_model"
 
# 第一种用法:用main_program来指定变量。
def name_has_fc(var):
    res = "fc" in var.name
    return res
 
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。
 
 
# 第二种用法: 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")
# var_a，var_b和var_c将被保存。
#他们将使用同一文件，名为“var_file”，保存在路径“./my_paddle_vars”下。