save_persistables

paddle.fluid.io. save_persistables ( executor, dirname, main_program=None, filename=None ) [源代码]

该OP从给定 main_program 中取出所有持久性变量（详见 模型保存与加载 ），然后将它们保存到目录 dirname 中或 filename 指定的文件中。

dirname 用于指定保存持久性变量的目录。如果想将持久性变量保存到指定目录的若干文件中，请设置 filename=None；若想将所有持久性变量保存在同一个文件中，请设置 filename 来指定文件的名称。

参数

  • executor (Executor) – 用于保存持久性变量的 executor，详见 执行引擎 。

  • dirname (str) – 用于储存持久性变量的文件目录。

  • main_program (Program，可选) – 需要保存持久性变量的Program（ Program 含义详见 基础概念 ）。如果为None，则使用default_main_Program。默认值为None。

  • filename (str，可选) – 保存持久性变量的文件名称。若想分开保存变量，设置 filename=None。默认值为None。

返回

无

代码示例

import paddle
import paddle.fluid as fluid

paddle.enable_static()
dir_path = "./my_paddle_model"
file_name = "persistables"
image = fluid.data(name='img', shape=[None, 28, 28], dtype='float32')
label = fluid.data(name='label', shape=[None, 1], dtype='int64')
feeder = fluid.DataFeeder(feed_list=[image, label], place=fluid.CPUPlace())

predict = fluid.layers.fc(input=image, size=10, act='softmax')
loss = fluid.layers.cross_entropy(input=predict, label=label)
avg_loss = paddle.mean(loss)
exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
exe.run(fluid.default_startup_program())
fluid.io.save_persistables(executor=exe, dirname=dir_path, filename=file_name)
# The persistables variables weights and bias in the fc layer of the network
# are going to be saved in the same file named "persistables" in the path
# "./my_paddle_model"