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基本介绍 || 快速入门 || 张量 Tensor || 数据加载与处理 || 网络构建 || 函数式自动微分 || 模型训练 || 保存与加载 || 使用静态图加速 || 自动混合精度 ||

保存与加载

上一章节主要介绍了如何调整超参数，并进行网络模型训练。在训练网络模型的过程中，实际上我们希望保存中间和最后的结果，用于微调（fine-tune）和后续的模型推理与部署，本章节我们将介绍如何保存与加载模型。

import numpy as np
import mindspore
from mindspore import nn
from mindspore import Tensor

def network():
    model = nn.SequentialCell(
                nn.Flatten(),
                nn.Dense(28*28, 512),
                nn.ReLU(),
                nn.Dense(512, 512),
                nn.ReLU(),
                nn.Dense(512, 10))
    return model

保存和加载模型权重

保存模型使用save_checkpoint接口，传入网络和指定的保存路径：

model = network()
mindspore.save_checkpoint(model, "model.ckpt")

要加载模型权重，需要先创建相同模型的实例，然后使用load_checkpoint和load_param_into_net方法加载参数。

model = network()
param_dict = mindspore.load_checkpoint("model.ckpt")
param_not_load, _ = mindspore.load_param_into_net(model, param_dict)
print(param_not_load)

[]

• param_not_load是未被加载的参数列表，为空时代表所有参数均加载成功。

• 当环境中安装有MindX DL（昇腾深度学习组件）6.0及以上版本时，默认启动MindIO加速CheckPoint功能，详情查看MindIO介绍。MindX DL在此处下载。

保存和加载MindIR

除Checkpoint外，MindSpore提供了云侧（训练）和端侧（推理）统一的中间表示（Intermediate Representation，IR）。可使用export接口直接将模型保存为MindIR（当前仅支持严格图模式）。

mindspore.set_context(mode=mindspore.GRAPH_MODE, jit_syntax_level=mindspore.STRICT)
model = network()
inputs = Tensor(np.ones([1, 1, 28, 28]).astype(np.float32))
mindspore.export(model, inputs, file_name="model", file_format="MINDIR")

MindIR同时保存了Checkpoint和模型结构，因此需要定义输入Tensor来获取输入shape。

已有的MindIR模型可以方便地通过load接口加载，传入nn.GraphCell即可进行推理。

nn.GraphCell仅支持图模式。

graph = mindspore.load("model.mindir")
model = nn.GraphCell(graph)
outputs = model(inputs)
print(outputs.shape)

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