有没有大佬帮忙解答下

https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/paddle/framework/io/save_cn.html#save

我觉得你需要看一下这个api

保存为pdmodel文件

或者pdopt

感谢，之前看过很多次了，这个api，以及paddle.jit.save  api，似乎都只支持对于网络模型参数、优化器参数的保存，不支持checkpoint这种状态字典的保存，所以才在此提问

不知道大佬是否了解paddle中关于checkpoint这种状态字典的保存方法

感谢大佬，都尝试过，都无法保存checkpoint

确定paddle 有存储“状态字典”的api，有文档链接么？

paddle.save() 存储的就是 state dict 格式的模型

你指的是这个么？

https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/paddle/framework/io/save_cn.html#save

这个才是paddle.save() api的接口

那个字典类型的参数格式是哪来的啊

感谢，

3楼的大佬发的就是你发的这个链接；

正是因为不知道有没有类似的api，所以才在这里提问；

保存的内容除了模型参数和优化器参数外，其余均是自定义，我在pytorch中都是这样用的

paddle里应该没强制要求那些训练信息，自己定义下吧

感谢各位大佬，该问题已经解决。

paddle保存模型参数是parambase格式，paddle.save对要保存的字典对象的值会进行解码，对于parambase格式会进行转换

但我的保存方式，字典的值是字典（相当于2级字典），该2级字典的值是模型参数（parambase格式），但是paddle.save只对字典的值进行解码，对于该2级字典的值不会进行解译，因此需要手动修改。

在保存时，对模型参数进行手动解码就可以了。我的修改代码如下：

    def model_rebuild(model_state_dict):
        new_dict = {}
        for k, v in model_state_dict.items():
            new_dict[k] = v.numpy()
        return new_dict

    ckpt = {
        'acc': val_dict['acc_now'],
        'loss': val_dict['loss_now'],
        'epoch': val_dict['epoch_now'],
        'model_state_dict': model_rebuild(model.state_dict()),
        'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
    }

字典这种能保存吗？

他说的跟这个不一样坤哥

明白了

model_rebuild(model.state_dict())  还是这里的问题