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')[源代码]

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。默认值： None 。

  • 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。