预训练模型
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可以用以下接口：
def if_exist(var):
is_ex = os.path.exists(os.path.join("./InceptionV4_pretrained", var.name))
print is_ex
return is_ex
fluid.io.load_vars(exe, "./InceptionV4_pretrained", predicate=if_exist)
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您好，请问在PaddlePaddle下预训练的VGG16等模型，如何使用这些预训练好的模型来更新自己利用PaddlePaddle构建的动态图模型网络的参数。就如Pytorch中的这段代码：
mod = models.vgg16(pretrained = True) fs = self.frontend.state_dict() ms = mod.state_dict() for key in fs: fs[key] = ms['features.'+key] self.frontend.load_state_dict(fs)谢谢！在网上没能找到相关资料。