可以看看飞桨的API 模型保存与加载：https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_guides/low_level/model_save_reader.html

谢谢，可能我没说清楚，是再一个epoch里面完成上述操作，这个API好像是模型的持久化，跟我的问题还是有些区别

模型A与模型B基本一致，只是有一层参数有区别

是模型A与模型B 是串联在一起训练吗？ 看看这个能否帮到你：https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_guides/low_level/program.html#name

你是要做什么任务呢？

好的，谢谢，我试试

文本分类

你的意思是指网络中权值共享这一机制吗？比如前几层用网络a训练，中间用网络b训练，后面用网络c训练。

可以这么理解

你可以把最后的所有层用concat连接一下就好，如果是按照通道连接的话axis=1即可

layer1 = fluid.layers.conv2d()

layer2 = fluid.layers.conv2d()

out = fluid.layers.concat([layer1, layer2], axis=1) 

API文档：https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/layers_cn/concat_cn.html#concat

虽然自己没遇到这个问题，但是看看大佬的  以备不时之需。说不定哪天就遇到了

收藏学习。

按照第十行算梯度的时候，梯度为空数组