mindspore.load_distributed_checkpoint
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.. py:function:: mindspore.load_distributed_checkpoint(network, checkpoint_filenames, predict_strategy=None, train_strategy_filename=None, strict_load=False, dec_key=None, dec_mode='AES-GCM')

    给分布式预测加载checkpoint文件到网络。用于分布式推理。关于分布式推理的细节，请参考： `分布式推理 <https://www.mindspore.cn/tutorials/experts/zh-CN/r2.0.0-alpha/parallel/distributed_inference.html>`_ 。

    参数：
        - **network** (Cell) - 分布式预测网络。
        - **checkpoint_filenames** (list[str]) - checkpoint文件的名称，按rank id顺序排列。
        - **predict_strategy** (dict) - 预测时参数的切分策略。
        - **train_strategy_filename** (str) - 训练策略proto文件名。默认值：None。
        - **strict_load** (bool) - 表示是否严格加载参数到网络。如果值为False，则当checkpoint文件中参数名称的后缀与网络中的参数相同时，加载参数到网络。当类型不一致时，对相同类型的参数进行类型转换，如从float32到float16。默认值：False。
        - **dec_key** (Union[None, bytes]) - 用于解密的字节类型key。如果value为None，则不需要解密。默认值：None。
        - **dec_mode** (str) - 仅当dec_key不设为None时，该参数有效。指定了解密模式，目前支持AES-GCM，AES-CBC和SM4-CBC。默认值：AES-GCM。

    异常：
        - **TypeError** - 输入类型不符合要求。
        - **ValueError** - 无法加载checkpoint文件到网络。