mindspore.load_checkpoint

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mindspore.load_checkpoint(ckpt_file_name, net=None, strict_load=False, filter_prefix=None, dec_key=None, dec_mode='AES-GCM', specify_prefix=None, choice_func=None, crc_check=False, remove_redundancy=False, format='ckpt')[源代码]

加载checkpoint文件。

说明

  • specify_prefix 和 filter_prefix 的功能相互之间没有影响。

  • 如果发现没有参数被成功加载，将会报ValueError.

  • specify_prefix 和 filter_prefix 参数已被弃用，推荐使用 choice_func 代替。并且使用这两个参数中的任何一个都将覆盖 choice_func 。

  • 当加载去冗余的checkpoint时，网络应该是编译过的。

参数：

  • ckpt_file_name (str) - checkpoint的文件名称。

  • net (Cell) - 加载checkpoint参数的网络。默认值： None 。

  • strict_load (bool) - 是否将严格加载参数到网络中。如果是 False ，它将根据相同的后缀名将参数字典中的参数加载到网络中，并会在精度不匹配时，进行强制精度转换，比如将 float32 转换为 float16 。默认值： False 。

  • filter_prefix (Union[str, list[str], tuple[str]]) - 废弃（请参考参数 choice_func）。以 filter_prefix 开头的参数将不会被加载。默认值： None 。

  • dec_key (Union[None, bytes]) - 用于解密的字节类型密钥，如果值为 None ，则不需要解密。默认值： None 。

  • dec_mode (str) - 该参数仅当 dec_key 不为 None 时有效。指定解密模式，目前支持 "AES-GCM" ， "AES-CBC" 和 "SM4-CBC" 。默认值： "AES-GCM" 。

  • specify_prefix (Union[str, list[str], tuple[str]]) - 废弃（请参考参数 choice_func）。以 specify_prefix 开头的参数将会被加载。默认值： None 。

  • choice_func (Union[None, function]) - 函数的输入值为字符串类型的Parameter名称，并且返回值是一个布尔值。如果返回 True ，则匹配自定义条件的Parameter将被加载。 如果返回 False ，则匹配自定义条件的Parameter将被删除。默认值： None 。

  • crc_check (bool) - 是否在加载checkpoint时进行crc32校验。默认值： False 。

  • remove_redundancy (bool) - 是否开启加载去冗余保存的checkpoint。去冗余是指去除数据并行模式下的冗余数据。默认值： False，不开启去冗余加载。

  • format (str) - 输入文件的格式，可以是 "ckpt" 或 "safetensors"。默认值："ckpt"。

返回：

字典，key是参数名称，value是Parameter类型。当使用 mindspore.save_checkpoint() 的 append_dict 参数和 mindspore.train.CheckpointConfig 的 append_info 参数保存 checkpoint， append_dict 和 append_info 是dict类型，且它们的值value是string时，加载checkpoint得到的返回值是string类型，其他情况返回值均是Parameter类型。

异常：

  • ValueError - checkpoint文件格式不正确。

  • ValueError - 没有一个参数被成功加载。

  • TypeError - specify_prefix 或者 filter_prefix 的数据类型不正确。

样例：

>>> import mindspore as ms
>>>
>>> ckpt_file_name = "./checkpoint/LeNet5-1_32.ckpt"
>>> param_dict = ms.load_checkpoint(ckpt_file_name,
...                                 choice_func=lambda x: x.startswith("conv") and not x.startswith("conv1"))
>>> print(param_dict["conv2.weight"])
Parameter (name=conv2.weight, shape=(16, 6, 5, 5), dtype=Float32, requires_grad=True)
>>> def func(param_name):
...     whether_load = False
...     if param_name.startswith("conv"):
...         whether_load = True
...     if param_name.startswith("conv1"):
...         whether_load = False
...     return whether_load
>>> param_dict1 = ms.load_checkpoint(ckpt_file_name, choice_func=func)
>>> print(param_dict1["conv2.weight"])
Parameter (name=conv2.weight, shape=(16, 6, 5, 5), dtype=Float32, requires_grad=True)
>>> def func(param_name):
...     whether_load = False
...     if param_name.startswith("conv1"):
...         whether_load = True
...     return whether_load
>>> param_dict2 = ms.load_checkpoint(ckpt_file_name, choice_func=func)
>>> print(param_dict2)
{'conv1.weight': Parameter (name=conv1.weight, shape=(6, 1, 5, 5), dtype=Float32, requires_grad=True)}
教程样例：