<!doctype html><html lang="zh-cmn-Hans-CN"><head><meta charset="utf-8"/><!--[if IE]><link rel="shortcut icon" href="https://paddlepaddle-org-cn.cdn.bcebos.com/paddle-site-front/favicon.ico"><![endif]--><link rel="icon" href="https://paddlepaddle-org-cn.cdn.bcebos.com/paddle-site-front/favicon-48.png" sizes="48x48"><link rel="icon" href="https://paddlepaddle-org-cn.cdn.bcebos.com/paddle-site-front/favicon-64.png" sizes="64x64"><link rel="icon" href="https://paddlepaddle-org-cn.cdn.bcebos.com/paddle-site-front/favicon-128.png" sizes="128x128"><meta name="viewport" content="width=device-width,initial-scale=1"/><meta name="theme-color" content="#fff"/><link rel="manifest" href="https://paddlepaddle-org-cn.cdn.bcebos.com/paddle-site-front/manifest.json"/><title>飞桨PaddlePaddle-源于产业实践的开源深度学习平台</title><meta name="keywords" content="开源深度学习平台,PaddlePaddle Fluid,飞桨PaddlePaddle官网,飞桨PaddlePaddle教程,飞桨PaddlePaddle框架,飞桨PaddlePaddle使用,飞桨PaddlePaddle book,飞桨,百度飞桨,PaddlePaddle"/><meta name="description" content="飞桨致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。具有以下特点：同时支持动态图和静态图，兼顾灵活性和效率；精选应用效果最佳算法模型并提供官方支持；真正源于产业实践，提供业界最强的超大规模并行深度学习能力；推理引擎一体化设计，提供训练到多端推理的无缝对接；唯一提供系统化技术服务与支持的深度学习平台"/><script>if(void 0===_historyPolyfill){var _historyPolyfill=function(t){var n=history[t];function e(t){var n;return"function"==typeof Event?n=new Event(t):(n=document.createEvent("Event")).initEvent(t,!0,!0),n}return function(){var i=n.apply(this,arguments),o=t.toLowerCase(),r="on"+o,a=e(o);return a.arguments=arguments,window.dispatchEvent(a),"function"==typeof window[r]&&window[r].apply(this,arguments),i}};history.pushState=_historyPolyfill("pushState"),history.replaceState=_historyPolyfill("replaceState")}</script><script>var _hmt=_hmt||{};!function(){var e=function(){_hmt=_hmt||{};var e=document.getElementById("baidu-tj");e&&e.parentNode.removeChild(e);var t=document.createElement("script");t.id="baidu-tj",t.src="https://hm.baidu.com/hm.js?89be97848720f62fa00a07b1e0d83ae6";var 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模型保存与加载
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模型的保存与加载主要涉及到如下八个API：
:code:`fluid.io.save_vars`、:code:`fluid.io.save_params`、:code:`fluid.io.save_persistables`、:code:`fluid.io.save_inference_model`、:code:`fluid.io.load_vars`、:code:`fluid.io.load_params`、:code:`fluid.io.load_persistables` 和 :code:`fluid.io.load_inference_model`。
变量、持久性变量和参数
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在 :code:`Paddle` 中，算子(:code:`Operator`)的每一个输入和输出都是一个变量（:code:`Variable`），而参数（:code:`Parameter`）是变量（:code:`Variable`）的子类。持久性变量（:code:`Persistables`）是一种在每次迭代结束后均不会被删除的变量。参数是一种持久性变量，其在每次迭代后都会被优化器（:ref:`api_guide_optimizer`）更新。训练神经网络本质上就是在更新参数。
模型保存API介绍
====================
- :code:`fluid.io.save_vars`：通过执行器（:ref:`api_guide_executor`）保存变量到指定的目录中。保存变量的方式有两种：
1）通过接口中的 :code:`vars` 指定需要保存的变量列表。
2）将一个已经存在的程序（:code:`Program`）赋值给接口中的 :code:`main_program`，然后这个程序中的所有变量都将被保存下来。
第一种保存方式的优先级要高于第二种。
API Reference 请参考 :ref:`cn_api_fluid_io_save_vars`。
- :code:`fluid.io.save_params`：通过接口中的 :code:`main_program` 指定好程序（:code:`Program`），该接口会将所指定程序中的全部参数（:code:`Parameter`）过滤出来，并将它们保存到 :code:`dirname` 指定的文件夹或 :code:`filename` 指定的文件中。
API Reference 请参考 :ref:`cn_api_fluid_io_save_params`。
- :code:`fluid.io.save_persistables`：通过接口中的 :code:`main_program` 指定好程序（:code:`Program`），该接口会将所指定程序中的全部持久性变量（:code:`persistable==True`）过滤出来，并将它们保存到 :code:`dirname` 指定的文件夹或 :code:`filename` 指定的文件中。
API Reference 请参考 :ref:`cn_api_fluid_io_save_persistables`。
- :code:`fluid.io.save_inference_model`：请参考 :ref:`api_guide_inference`。
模型加载API介绍
====================
- :code:`fluid.io.load_vars`：通过执行器（:code:`Executor`）加载指定目录中的变量。加载变量的方式有两种：
1）通过接口中的 :code:`vars` 指定需要加载的变量列表。
2）将一个已经存在的程序（:code:`Program`）赋值给接口中的 :code:`main_program`，然后这个程序中的所有变量都将被加载。
第一种加载方式的优先级要高于第二种。
API Reference 请参考 :ref:`cn_api_fluid_io_load_vars`。
- :code:`fluid.io.load_params`：该接口从 :code:`main_program` 指定的程序中过滤出全部参数（:code:`Parameter`），并试图从 :code:`dirname` 指定的文件夹或 :code:`filename` 指定的文件中加载这些参数。
API Reference 请参考 :ref:`cn_api_fluid_io_load_params`。
- :code:`fluid.io.load_persistables`：该接口从 :code:`main_program` 指定的程序中过滤出全部持久性变量（:code:`persistable==True`），并试图从 :code:`dirname` 指定的文件夹或 :code:`filename` 指定的文件中加载这些持久性变量。
API Reference 请参考 :ref:`cn_api_fluid_io_load_persistables`。
- :code:`fluid.io.load_inference_model`：请参考 :ref:`api_guide_inference`。
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