paddle.save(adam.state_dict(), "adam.pdopt") 1. 2. load 参数载入时,先从磁盘载入保存的state_dict,然后通过set_state_dict方法配置到目标对象中,示例如下(接前述示例): layer_state_dict = paddle.load("linear_net.pdparams") opt_state_dict = paddle.load("adam.pdopt") layer.set_state_dict(...
state_dict(), "xxx_lr") paddle.save(optimizer.state_dict(), "xxx_opt") paddle.save(model.state_dict(), "xxx_para") (2)加载lr、 optimizer、model参数即可恢复训练: lr_scheduler.set_state_dict(paddle.load("xxxx_lr")) optimizer.set_state_dict(paddle.load("xxx_opt")) model.set_...
set_dict(state_dict) print("Loaded parameters from %s" % params_path) label_map = {0: '0', 1: '1'} results = [] model.eval() for batch in test_data_loader: input_ids, token_type_ids, qids = batch logits = model(input_ids, token_type_ids) probs = F.softmax(logits, axis...
paddle.save(model.state_dict(),"model.pdparams") #保存优化器的参数 paddle.save(opt.state_dict(),"opt.pdparams") 1. 2. 3. 4. 参数的加载 通过paddle.load来从磁盘中加载模型和优化器的参数 #加载模型的参数 model.set_state_dict(paddle.load("model.pdparams")) #加载优化器的参数 opt.set_stat...
""" save inference model """ from paddle.static import InputSpec # 加载训练好的模型参数 model = MNIST() state_dict = paddle.load("./checkpoint/mnist.pdparams") # 将训练好的参数读取到网络中 model.set_state_dict(state_dict) # 设置模型为评估模式 model.eval() # 保存inference模型 paddle.jit...
optimizer.set_dict(opt_state) 改成 optimizer.set_state_dict(opt_state) 0 回复 仰 #5 回复于2021-12 UnseenMe #4 不好意思。 又仔细看了下你的报错。这个问题,应该把 optimizer.set_dict(opt_state) 改成 optimizer.set_state_dict(opt_state) 感谢感谢,我去尝试了一下,确实不报错了,但是并没...
.format(F1)) print("---训练完成---") # 用最好的模型参数,提交预测 state_dict = paddle.load(self.save_param_path) self.model.set_dict(state_dict) self.writeToFile(test_ds) @paddle.no_grad() def evaluate(self, criterion, metric, data_loader, F1, phase="dev"): self.model.eval() ...
paddle.save(model.state_dict(), 'lenet_mnist.pdparams') EPOCH_NUM = 20 model = LeNet(num_classes=10) # 设置优化器 opt = paddle.optimizer.Momentum(learning_rate=0.001, momentum=0.9, parameters=model.parameters()) # 定义数据 train_loader = paddle.io.DataLoader(MNIST(mode='train', transfor...
model.clear_gradients()ifsave_model:#保存模型参数fluid.save_dygraph(model.state_dict(),'mnist')returnLoss_list 对比不同学习率下模型的收敛效果 比较了三种不同学习率(0.01, 0.1, 1)的模型收敛情况如图2所示,训练代码及作图如下: frommatplotlibimportpyplotasplt ...
AssertionError: Optimizer set error, conv2d_2.w_0_velocity_0 should in state dict 源代码如下: import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # MLP继续训练 paddle.seed(1024) epochs = 3 BATCH_SIZE = 32 model_path = 'tmp/mnist_checkpoint_final_retrain.pdparams' ...