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飞桨（PaddlePaddle）模型保存与加载教程

在深度学习中，模型训练完成后，通常需要将模型参数保存到磁盘，以便后续进行模型评估、推理或继续训练。飞桨提供了多种模型保存与加载的方法，本教程将介绍这些方法。

1. 概述

在飞桨中，模型保存与加载主要涉及以下几个方面：

• 训练调优场景：在训练过程中定期保存模型，或在训练结束后保存模型以便于评估或微调。
• 推理部署场景：将训练好的模型部署到不同的硬件环境中，如服务器、移动端或边缘设备。

飞桨推荐使用的模型保存与加载API包括：

• paddle.save 和 paddle.load：用于保存和加载模型参数。
• paddle.jit.save 和 paddle.jit.load：用于保存和加载动态图模型。
• paddle.Model.save 和 paddle.Model.load：高层API，用于保存和加载模型。

2. 训练调优场景

在动态图模式下，模型结构和参数可以通过state_dict来保存和加载。

2.1 保存动态图模型

import paddle
import paddle.nn as nn
import paddle.optimizer as opt

# 假设已经定义了模型和优化器
model = nn.Linear(10, 1)
optimizer = opt.SGD(parameters=model.parameters(), learning_rate=0.01)

# 保存模型参数和优化器参数
paddle.save(model.state_dict(), 'model.pdparams')
paddle.save(optimizer.state_dict(), 'optimizer.pdopt')
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2.2 加载动态图模型

# 加载模型参数和优化器参数
model_state_dict = paddle.load('model.pdparams')
optimizer_state_dict = paddle.load('optimizer.pdopt')

# 设置模型和优化器的状态
model.set_state_dict(model_state_dict)
optimizer.set_state_dict(optimizer_state_dict)
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3. 推理部署场景

在推理部署时，通常需要将动态图模型转换为静态图模型以提高性能。

3.1 使用基础API

# 保存静态图模型
paddle.jit.save(model, 'inference_model', training=False)

# 加载静态图模型
loaded_model = paddle.jit.load('inference_model')
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4. 其他场景

4.1 旧版本格式兼容载入

如果之前使用的是飞桨1.x版本，可以使用兼容的API进行模型加载。

4.2 静态图模型的保存与加载

在静态图模式下，模型结构和参数可以通过paddle.static.save和paddle.static.load进行保存和加载。

5. 总结

飞桨支持动态图和静态图模型的保存与加载。对于训练调优场景，可以使用paddle.save和paddle.load。对于推理部署场景，推荐将动态图模型转换为静态图模型后再进行保存和加载。飞桨的高层API也提供了相应的方法来简化这些操作。