动态图模如何保存模型进行预测?
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with fluid.dygraph.guard(place):
# 创建一个用于情感分类的网络实例,sentiment_classifier
sentiment_classifier = SentimentClassifier("sentiment_classifier", embedding_size, num_steps=max_seq_len)
# 创建优化器AdamOptimizer,用于更新这个网络的参数
adam = fluid.optimizer.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate, parameter_list=sentiment_classifier.parameters())
# 定义优化算法,这里使用随机梯度下降-SGD
# 学习率设置为0.01
# opt = fluid.optimizer.SGD(learning_rate=learning_rate)
for n in range(epoch_num):
sentiment_classifier.train()
save_inference_model是静态图api, 动态图模式下可以保存参数,只能保存参数吗?如果要预测如何做?有没有完整示例代码
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可以去paddle官方群问问,那边解答的 及时
paddle的动态图保存的是参数或优化器的dict :paddle.fluid.dygraph.save_dygraph(state_dict, model_path),可参看:https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/dygraph_cn/save_dygraph_cn.html
加载参数使用paddle.fluid.dygraph.load_dygraph,可参看:https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/dygraph_cn/load_dygraph_cn.html
sentiment_classifier.load_dict(上面加载参数返回的dict)
sentiment_classifier.eval()
多谢
这种方法不行吧,我每次保存的模型每次跑都不一样。。。。。
怎么说