当有多个网络时，如何保存训练好的模型，并进行提取以供测试时调用网络
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小白之前只用过torch框架，请问paddle 里如何分别存储模型参数？ 比如我现在想分别存储生成器和判别器的训练的网络参数及优化器参数。generator': generator, # 'discriminator': discriminator, # 'optimizer_g': optimizer_g, # 'optimizer_d': optimizer_d
如果按照下方的方式存储，都存到一起了吧？
paddle.save(layer.state_dict(), "{}/epoch_{}.pdparams".format('checkpoints', epoch)) paddle.save(adam.state_dict(),"{}/epoch_{}.pdopt".format('checkpoints', epoch))
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参考这里
https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/02_paddle2.0_develop/08_model_save_load_cn.html
你可以试着把判别网络和生成网络写成两个类，然后重写一个GAN类，在gan类里实例化这两个网络。这样就灵活很多了。