mindspore.load_distributed_checkpoint

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 。

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。