mindspore.CheckpointConfig

class mindspore.CheckpointConfig(save_checkpoint_steps=1, save_checkpoint_seconds=0, keep_checkpoint_max=5, keep_checkpoint_per_n_minutes=0, integrated_save=True, async_save=False, saved_network=None, append_info=None, enc_key=None, enc_mode='AES-GCM', exception_save=False)

保存checkpoint时的配置策略。

Note

在训练过程中，如果数据集是通过数据通道传输的，建议将 save_checkpoint_steps 设为循环下沉step数量的整数倍数。否则，保存checkpoint的时机可能会有偏差。建议同时只设置一种触发保存checkpoint策略和一种保留checkpoint文件总数策略。如果同时设置了 save_checkpoint_steps 和 save_checkpoint_seconds ，则 save_checkpoint_seconds 无效。如果同时设置了 keep_checkpoint_max 和 keep_checkpoint_per_n_minutes ，则 keep_checkpoint_per_n_minutes 无效。

参数：

• save_checkpoint_steps (int) - 每隔多少个step保存一次checkpoint。默认值：1。

• save_checkpoint_seconds (int) - 每隔多少秒保存一次checkpoint。不能同时与 save_checkpoint_steps 一起使用。默认值：0。

• keep_checkpoint_max (int) - 最多保存多少个checkpoint文件。默认值：5。

• keep_checkpoint_per_n_minutes (int) - 每隔多少分钟保存一个checkpoint文件。不能同时与 keep_checkpoint_max 一起使用。默认值：0。

• integrated_save (bool) - 在自动并行场景下，是否合并保存拆分后的Tensor。合并保存功能仅支持在自动并行场景中使用，在手动并行场景中不支持。默认值：True。

• async_save (bool) - 是否异步执行保存checkpoint文件。默认值：False。

• saved_network (Cell) - 保存在checkpoint文件中的网络。如果 saved_network 没有被训练，则保存 saved_network 的初始值。默认值：None。

• append_info (list) - 保存在checkpoint文件中的信息。支持”epoch_num”、”step_num”和dict类型。dict的key必须是str，dict的value必须是int、float、bool、string、Parameter或Tensor中的一个。默认值：None。

• enc_key (Union[None, bytes]) - 用于加密的字节类型key。如果值为None，则不需要加密。默认值：None。

• enc_mode (str) - 仅当 enc_key 不设为None时，该参数有效。指定了加密模式，目前支持AES-GCM和AES-CBC。默认值：AES-GCM。

• exception_save (bool) - 当有异常发生时，是否保存当前checkpoint文件。默认值：False。

异常：

• ValueError - 输入参数的类型不正确。

样例：

>>> import mindspore as ms
>>> from mindspore import nn
>>> from mindspore.common.initializer import Normal
>>>
>>> class LeNet5(nn.Cell):
...     def __init__(self, num_class=10, num_channel=1):
...         super(LeNet5, self).__init__()
...         self.conv1 = nn.Conv2d(num_channel, 6, 5, pad_mode='valid')
...         self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5, pad_mode='valid')
...         self.fc1 = nn.Dense(16 * 5 * 5, 120, weight_init=Normal(0.02))
...         self.fc2 = nn.Dense(120, 84, weight_init=Normal(0.02))
...         self.fc3 = nn.Dense(84, num_class, weight_init=Normal(0.02))
...         self.relu = nn.ReLU()
...         self.max_pool2d = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
...         self.flatten = nn.Flatten()
...
...     def construct(self, x):
...         x = self.max_pool2d(self.relu(self.conv1(x)))
...         x = self.max_pool2d(self.relu(self.conv2(x)))
...         x = self.flatten(x)
...         x = self.relu(self.fc1(x))
...         x = self.relu(self.fc2(x))
...         x = self.fc3(x)
...         return x
>>>
>>> net = LeNet5()
>>> loss = nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparse=True, reduction='mean')
>>> optim = nn.Momentum(net.trainable_params(), 0.01, 0.9)
>>> model = ms.Model(net, loss_fn=loss, optimizer=optim)
>>> data_path = './MNIST_Data'
>>> dataset = create_dataset(data_path)
>>> config = ms.CheckpointConfig(saved_network=net)
>>> ckpoint_cb = ms.ModelCheckpoint(prefix='LeNet5', directory='./checkpoint', config=config)
>>> model.train(10, dataset, callbacks=ckpoint_cb)

property append_dict

获取需要额外保存到checkpoint中的字典的值。

返回：

Dict: 字典中的值。

property async_save

获取是否异步保存checkpoint。

返回：

Bool: 是否异步保存checkpoint。

property enc_key

获取加密的key值。

返回：

(None, bytes): 加密的key值。

property enc_mode

获取加密模式。

返回：

str: 加密模式。

get_checkpoint_policy()

获取checkpoint的保存策略。

返回：

Dict: checkpoint的保存策略。

property integrated_save

获取是否合并保存拆分后的Tensor。

返回：

Bool: 获取是否合并保存拆分后的Tensor。

property keep_checkpoint_max

获取最多保存checkpoint文件的数量。

返回：

Int: 最多保存checkpoint文件的数量。

property keep_checkpoint_per_n_minutes

获取每隔多少分钟保存一个checkpoint文件。

返回：

Int: 每隔多少分钟保存一个checkpoint文件。

property save_checkpoint_seconds

获取每隔多少秒保存一次checkpoint文件。

返回：

Int: 每隔多少秒保存一次checkpoint文件。

property save_checkpoint_steps

获取每隔多少个step保存一次checkpoint文件。

返回：

Int: 每隔多少个step保存一次checkpoint文件。

property saved_network

获取需要保存的网络。

返回：

Cell: 需要保存的网络。