save

paddle. save ( obj, path, protocol=4 ) [源代码]

将对象实例obj保存到指定的路径中。

注解

目前支持保存:Layer 或者 Optimizer 的 state_dict,Tensor以及包含Tensor的嵌套list、tuple、dict,Program。对于Tensor对象,只保存了它的名字和数值,没有保存stop_gradient等属性,如果您需要这些没有保存的属性,请调用set_value接口将数值设置到带有这些属性的Tensor中。

注解

不同于 paddle.jit.save ,由于 paddle.save 的存储结果是单个文件,所以不需要通过添加后缀的方式区分多个存储文件,paddle.save 的输入参数 path 将直接作为存储结果的文件名而非前缀。为了统一存储文件名的格式,我们推荐使用paddle标椎文件后缀: 1. 对于 Layer.state_dict ,推荐使用后缀 .pdparams ; 2. 对于 Optimizer.state_dict ,推荐使用后缀 .pdopt 。 具体示例请参考API的代码示例。

遇到使用问题,请参考:

参数

  • obj (Object) – 要保存的对象实例。

  • path (str) – 保存对象实例的路径对象。如果存储到当前路径,输入的path字符串将会作为保存的文件名。

  • protocol (int, 可选) – pickle模块的协议版本,默认值为4,取值范围是[2,4]。

  • configs (dict, 可选) – 其他配置选项,目前支持以下选项:(1)use_binary_format(bool)- 如果被保存的对象是静态图的Tensor,你可以指定这个参数。如果被指定为 True ,这个Tensor会被保存为由paddle定义的二进制格式的文件;否则这个Tensor被保存为pickle格式。默认为 False

返回

代码示例

# example 1: dynamic graph
import paddle
emb = paddle.nn.Embedding(10, 10)
layer_state_dict = emb.state_dict()

# save state_dict of emb
paddle.save(layer_state_dict, "emb.pdparams")

scheduler = paddle.optimizer.lr.NoamDecay(
    d_model=0.01, warmup_steps=100, verbose=True)
adam = paddle.optimizer.Adam(
    learning_rate=scheduler,
    parameters=emb.parameters())
opt_state_dict = adam.state_dict()

# save state_dict of optimizer
paddle.save(opt_state_dict, "adam.pdopt")
# save weight of emb
paddle.save(emb.weight, "emb.weight.pdtensor")
# example 2: Save multiple state_dict at the same time
import paddle
from paddle import nn
from paddle.optimizer import Adam

layer = paddle.nn.Linear(3, 4)
adam = Adam(learning_rate=0.001, parameters=layer.parameters())
obj = {'model': layer.state_dict(), 'opt': adam.state_dict(), 'epoch': 100}
path = 'example/model.pdparams'
paddle.save(obj, path)
# example 3: static graph
import paddle
import paddle.static as static

paddle.enable_static()

# create network
x = paddle.static.data(name="x", shape=[None, 224], dtype='float32')
z = paddle.static.nn.fc(x, 10)

place = paddle.CPUPlace()
exe = paddle.static.Executor(place)
exe.run(paddle.static.default_startup_program())
prog = paddle.static.default_main_program()
for var in prog.list_vars():
    if list(var.shape) == [224, 10]:
        tensor = var.get_value()
        break

# save/load tensor
path_tensor = 'temp/tensor.pdtensor'
paddle.save(tensor, path_tensor)

# save/load state_dict
path_state_dict = 'temp/model.pdparams'
paddle.save(prog.state_dict("param"), path_tensor)
# example 4: save program
import paddle

paddle.enable_static()

data = paddle.static.data(
    name='x_static_save', shape=(None, 224), dtype='float32')
y_static = z = paddle.static.nn.fc(data, 10)
main_program = paddle.static.default_main_program()
path = "example/main_program.pdmodel"
paddle.save(main_program, path)