serialize_persistables¶

paddle.static. serialize_persistables ( feed_vars, fetch_vars, executor, **kwargs ) [源代码] ¶

根据指定的 feed_vars，fetch_vars 和 executor，序列化模型参数。

参数：

feed_vars (Variable | list[Variable]) – 模型的输入变量。
fetch_vars (Variable | list[Variable]) – 模型的输出变量。
executor (Executor) - 用于保存预测模型的 executor ，详见执行引擎。
kwargs - 支持的 key 包括 'program'。(注意：kwargs 主要是用来做反向兼容的)
- program - 指定包含要序列化的参数的 program，默认是 default_main_program。

返回：参数序列化之后的字节数组。

抛出异常：

ValueError – 如果 feed_vars 或 fetch_vars 类型不是 Variable 或 list[Variable]，则抛出异常。

代码示例

import paddle

paddle.enable_static()

path_prefix = "./infer_model"

# 用户自定义网络, 此处用 softmax 回归为例
image = paddle.static.data(name='img', shape=[None, 28, 28], dtype='float32')
label = paddle.static.data(name='label', shape=[None, 1], dtype='int64')
predict = paddle.static.nn.fc(image, 10, activation='softmax')

loss = paddle.nn.functional.cross_entropy(predict, label)

exe = paddle.static.Executor(paddle.CPUPlace())
exe.run(paddle.static.default_startup_program())

# 将参数序列化成字节数组
serialized_params = paddle.static.serialize_persistables([image], [predict], exe)

PaddlePaddle

paddle.static / serialize_persistables

serialize_persistables¶

PaddlePaddle

paddle

paddle.amp

paddle.callbacks

paddle.compat

paddle.distributed

paddle.distribution

paddle.fluid

paddle.io

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paddle.metric

paddle.nn

paddle.onnx

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paddle.regularizer

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paddle.utils

paddle.vision

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