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|BytesIO) – 保存对象实例的路径/内存对象。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

无

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)

使用本API的教程文档