paddle16-模型存储与载入

模型存储与载入

一、存储、载入体系简介

1.1 接口体系

飞桨框架2.x对模型与参数的存储与载入相关接口进行了梳理，根据接口使用的场景与模式，分为三套体系，分别是：

1.1.1 动态图存储载入体系

为提升框架使用体验，飞桨框架2.0将主推动态图模式，动态图模式下的存储载入接口包括：

paddle.save
paddle.load
paddle.jit.save
paddle.jit.load
本文主要介绍飞桨框架2.0动态图存储载入体系，各接口关系如下图所示：

1.1.2 静态图存储载入体系[不再推荐]

静态图存储载入相关接口为飞桨框架1.x版本的主要使用接口，出于兼容性的目的，这些接口仍然可以在飞桨框架2.x使用，但不再推荐。相关接口包括：

paddle.static.save
paddle.static.load
paddle.static.save_inference_model
paddle.static.load_inference_model
paddle.static.load_program_state
paddle.static.set_program_state
由于飞桨框架2.0不再主推静态图模式，故本文不对以上主要用于飞桨框架1.x的相关接口展开介绍，如有需要，可以阅读对应API文档。

1.1.3 高阶API存储载入体系

paddle.Model.fit (训练接口，同时带有参数存储的功能)
paddle.Model.save
paddle.Model.load
飞桨框架2.0高阶API仅有一套Save/Load接口，表意直观，体系清晰，若有需要，建议直接阅读相关API文档，此处不再赘述。

1.2 接口存储结果组织形式

飞桨2.0统一了各存储接口对于同一种存储行为的处理方式，并且统一推荐或自动为存储的文件添加飞桨标准的文件后缀，详见下图：
paddle2.0各SAVE接口存储结果后缀对应表

二、参数存储载入(训练调优)

若仅需要存储/载入模型的参数，可以使用 paddle.save/load 结合Layer和Optimizer的state_dict达成目的，此处state_dict是对象的持久参数的载体，dict的key为参数名，value为参数真实的numpy array值。

结合以下简单示例，介绍参数存储和载入的方法，以下示例完成了一个简单网络的训练过程：

import numpy as np
import paddle
import paddle.nn as nn
import paddle.optimizer as opt

BATCH_SIZE = 16
BATCH_NUM = 4
EPOCH_NUM = 4

IMAGE_SIZE = 784
CLASS_NUM = 10

# define a random dataset
class RandomDataset(paddle.io.Dataset):
    def __init__(self, num_samples):
        self.num_samples = num_samples

    def __getitem__(self, idx):
        image = np.random.random([IMAGE_SIZE]).astype('float32')
        label = np.random.randint(0, CLASS_NUM - 1, (1, )).astype('int64')
        return image, label

    def __len__(self):
        return self.num_samples

class LinearNet(nn.Layer):
    def __init__(self):
        super(LinearNet, self).__init__()
        self._linear = nn.Linear(IMAGE_SIZE, CLASS_NUM)

    def forward(self, x):
        return self._linear(x)

def train(layer, loader, loss_fn, opt):
    for epoch_id in range(EPOCH_NUM):
        for batch_id, (image, label) in enumerate(loader()):
            out = layer(image)
            loss = loss_fn(out, label)
            loss.backward()
            opt.step()
            opt.clear_grad()
            print("Epoch {} batch {}: loss = {}".format(
                epoch_id, batch_id, np.mean(loss.numpy())))

# create network
layer = LinearNet()
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
adam = opt.Adam(learning_rate=0.001, parameters=layer.parameters())

# create data loader
dataset = RandomDataset(BATCH_NUM * BATCH_SIZE)
loader = paddle.io.DataLoader(dataset,
    batch_size=BATCH_SIZE,
    shuffle=True,
    drop_last=True,
    num_workers=2)

# train
train(layer, loader, loss_fn, adam)

2.1 参数存储

参数存储时，先获取目标对象（Layer或者Optimzier）的state_dict，然后将state_dict存储至磁盘，示例如下（接前述示例）:

# save
paddle.save(layer.state_dict(), "linear_net.pdparams")
paddle.save(adam.state_dict(), "adam.pdopt")

2.2 参数载入

参数载入时，先从磁盘载入保存的state_dict，然后通过set_state_dict方法配置到目标对象中，示例如下（接前述示例）：

# load
layer_state_dict = paddle.load("linear_net.pdparams")
opt_state_dict = paddle.load("adam.pdopt")

layer.set_state_dict(layer_state_dict)
adam.set_state_dict(opt_state_dict)

三、模型&参数存储载入(训练部署)

若要同时存储/载入模型结构和参数，可以使用 paddle.jit.save/load实现。

3.1 模型&参数存储

模型&参数存储根据训练模式不同，有两种使用情况：

1. 动转静训练 + 模型&参数存储
1. 动态图训练 + 模型&参数存储

3.1.1 动转静训练 + 模型&参数存储

动转静训练相比直接使用动态图训练具有更好的执行性能，训练完成后，直接将目标Layer传入 paddle.jit.save 存储即可。：

一个简单的网络训练示例如下：

import numpy as np
import paddle
import paddle.nn as nn
import paddle.optimizer as opt

BATCH_SIZE = 16
BATCH_NUM = 4
EPOCH_NUM = 4

IMAGE_SIZE = 784
CLASS_NUM = 10

# define a random dataset
class RandomDataset(paddle.io.Dataset):
    def __init__(self, num_samples):
        self.num_samples = num_samples

    def __getitem__(self, idx):
        image = np.random.random([IMAGE_SIZE]).astype('float32')
        label = np.random.randint(0, CLASS_NUM - 1, (1, )).astype('int64')
        return image, label

    def __len__(self):
        return self.num_samples

class LinearNet(nn.Layer):
    def __init__(self):
        super(LinearNet, self).__init__()
        self._linear = nn.Linear(IMAGE_SIZE, CLASS_NUM)

    @paddle.jit.to_static
    def forward(self, x):
        return self._linear(x)

def train(layer, loader, loss_fn, opt):
    for epoch_id in range(EPOCH_NUM):
        for batch_id, (image, label) in enumerate(loader()):
            out = layer(image)
            loss = loss_fn(out, label)
            loss.backward()
            opt.step()
            opt.clear_grad()
            print("Epoch {} batch {}: loss = {}".format(
                epoch_id, batch_id, np.mean(loss.numpy())))

# create network
layer = LinearNet()
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
adam = opt.Adam(learning_rate=0.001, parameters=layer.parameters())

# create data loader
dataset = RandomDataset(BATCH_NUM * BATCH_SIZE)
loader = paddle.io.DataLoader(dataset,
    batch_size=BATCH_SIZE,
    shuffle=True,
    drop_last=True,
    num_workers=2)

# train
train(layer, loader, loss_fn, adam)

随后使用 paddle.jit.save 对模型和参数进行存储（接前述示例）：

# save
path = "example.model/linear"
paddle.jit.save(layer, path)

通过动转静训练后保存模型&参数，有以下三项注意点：

1).Layer对象的forward方法需要经由 paddle.jit.to_static 装饰
经过 paddle.jit.to_static 装饰forward方法后，相应Layer在执行时，会先生成描述模型的Program，然后通过执行Program获取计算结果，示例如下：

import paddle
import paddle.nn as nn

IMAGE_SIZE = 784
CLASS_NUM = 10

class LinearNet(nn.Layer):
    def __init__(self):
        super(LinearNet, self).__init__()
        self._linear = nn.Linear(IMAGE_SIZE, CLASS_NUM)

    @paddle.jit.to_static
    def forward(self, x):
        return self._linear(x)

若最终需要生成的描述模型的Program支持动态输入，可以同时指明模型的 InputSepc ，示例如下：【不懂】

import paddle
import paddle.nn as nn
from paddle.static import InputSpec

IMAGE_SIZE = 784
CLASS_NUM = 10

class LinearNet(nn.Layer):
    def __init__(self):
        super(LinearNet, self).__init__()
        self._linear = nn.Linear(IMAGE_SIZE, CLASS_NUM)

    @paddle.jit.to_static(input_spec=[InputSpec(shape=[None, 784], dtype='float32')])
    def forward(self, x):
        return self._linear(x)

1. 请确保Layer.forward方法中仅实现预测功能，避免将训练所需的loss计算逻辑写入forward方法

如果你需要存储多个方法，需要用 paddle.jit.to_static 装饰每一个需要被存储的方法。
| 只有在forward之外还需要存储其他方法时才用这个特性，如果仅装饰非forward的方法，而forward没有被装饰，是不符合规范的。此时 paddle.jit.save 的 input_spec 参数必须为None。
示例代码如下：

import paddle
import paddle.nn as nn
from paddle.static import InputSpec

IMAGE_SIZE = 784
CLASS_NUM = 10

class LinearNet(nn.Layer):
    def __init__(self):
        super(LinearNet, self).__init__()
        self._linear = nn.Linear(IMAGE_SIZE, CLASS_NUM)
        self._linear_2 = nn.Linear(IMAGE_SIZE, CLASS_NUM)

    @paddle.jit.to_static(input_spec=[InputSpec(shape=[None, IMAGE_SIZE], dtype='float32')])
    def forward(self, x):
        return self._linear(x)

    @paddle.jit.to_static(input_spec=[InputSpec(shape=[None, IMAGE_SIZE], dtype='float32')])
    def another_forward(self, x):
        return self._linear_2(x)

inps = paddle.randn([1, IMAGE_SIZE])
layer = LinearNet()
before_0 = layer.another_forward(inps)
before_1 = layer(inps)
# save and load
path = "example.model/linear"
paddle.jit.save(layer, path)

存储的模型命名规则：forward的模型名字为：模型名+后缀，其他函数的模型名字为：模型名+函数名+后缀。每个函数有各自的pdmodel和pdiparams的文件，所有函数共用pdiparams.info。上述代码将在 example.model 文件夹下产生5个文件： linear.another_forward.pdiparams、 linear.pdiparams、 linear.pdmodel、 linear.another_forward.pdmodel、 linear.pdiparams.info

3.1.2 动态图训练 + 模型&参数存储

动态图模式相比动转静模式更加便于调试，如果你仍需要使用动态图直接训练，也可以在动态图训练完成后调用 paddle.jit.save 直接存储模型和参数。

同样是一个简单的网络训练示例：

import numpy as np
import paddle
import paddle.nn as nn
import paddle.optimizer as opt
from paddle.static import InputSpec

BATCH_SIZE = 16
BATCH_NUM = 4
EPOCH_NUM = 4

IMAGE_SIZE = 784
CLASS_NUM = 10

# define a random dataset
class RandomDataset(paddle.io.Dataset):
    def __init__(self, num_samples):
        self.num_samples = num_samples

    def __getitem__(self, idx):
        image = np.random.random([IMAGE_SIZE]).astype('float32')
        label = np.random.randint(0, CLASS_NUM - 1, (1, )).astype('int64')
        return image, label

    def __len__(self):
        return self.num_samples

class LinearNet(nn.Layer):
    def __init__(self):
        super(LinearNet, self).__init__()
        self._linear = nn.Linear(IMAGE_SIZE, CLASS_NUM)

    def forward(self, x):
        return self._linear(x)

def train(layer, loader, loss_fn, opt):
    for epoch_id in range(EPOCH_NUM):
        for batch_id, (image, label) in enumerate(loader()):
            out = layer(image)
            loss = loss_fn(out, label)
            loss.backward()
            opt.step()
            opt.clear_grad()
            print("Epoch {} batch {}: loss = {}".format(
                epoch_id, batch_id, np.mean(loss.numpy())))

# create network
layer = LinearNet()
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
adam = opt.Adam(learning_rate=0.001, parameters=layer.parameters())

# create data loader
dataset = RandomDataset(BATCH_NUM * BATCH_SIZE)
loader = paddle.io.DataLoader(dataset,
    batch_size=BATCH_SIZE,
    shuffle=True,
    drop_last=True,
    num_workers=2)

# train
train(layer, loader, loss_fn, adam)

训练完成后使用 paddle.jit.save对模型和参数进行存储：

# save
path = "example.dy_model/linear"
paddle.jit.save(
    layer=layer,
    path=path,
    input_spec=[InputSpec(shape=[None, 784], dtype='float32')])

动态图训练后使用 paddle.jit.save 存储模型和参数注意点如下：
- 1. 相比动转静训练，Layer对象的forward方法不需要额外装饰，保持原实现即可
- 1. 与动转静训练相同，请确保Layer.forward方法中仅实现预测功能，避免将训练所需的loss计算逻辑写入forward方法
- 1. 在最后使用 paddle.jit.save 时，需要指定Layer的 InputSpec ，Layer对象forward方法的每一个参数均需要对应的 InputSpec 进行描述，不能省略。这里的 input_spec 参数支持两种类型的输入：
  - InputSpec 列表
    使用InputSpec描述forward输入参数的shape，dtype和name，如前述示例（此处示例中name省略，name省略的情况下会使用forward的对应参数名作为name，所以这里的name为 x ）：
```
paddle.jit.save(
    layer=layer,
    path=path,
    input_spec=[InputSpec(shape=[None, 784], dtype='float32')])
```
  - Example Tensor 列表
    除使用InputSpec之外，也可以直接使用forward训练时的示例输入，此处可以使用前述示例中迭代DataLoader得到的 image ，示例如下：
```
paddle.jit.save(
    layer=layer,
    path=path,
    input_spec=[image])
```

3.2 模型&参数载入

载入模型参数，使用 paddle.jit.load 载入即可，载入后得到的是一个Layer的派生类对象 TranslatedLayer ， TranslatedLayer 具有Layer具有的通用特征，支持切换 train 或者 eval 模式，可以进行模型调优或者预测。
| 注解: 为了规避变量名字冲突，载入之后会重命名变量。

载入模型及参数，示例如下：

import numpy as np
import paddle
import paddle.nn as nn
import paddle.optimizer as opt

BATCH_SIZE = 16
BATCH_NUM = 4
EPOCH_NUM = 4

IMAGE_SIZE = 784
CLASS_NUM = 10

# load
path = "example.model/linear"
loaded_layer = paddle.jit.load(path)

载入模型及参数后进行预测，示例如下（接前述示例）：

# inference
loaded_layer.eval()
x = paddle.randn([1, IMAGE_SIZE], 'float32')
pred = loaded_layer(x)

载入模型及参数后进行调优，示例如下（接前述示例）：

# define a random dataset
class RandomDataset(paddle.io.Dataset):
    def __init__(self, num_samples):
        self.num_samples = num_samples

    def __getitem__(self, idx):
        image = np.random.random([IMAGE_SIZE]).astype('float32')
        label = np.random.randint(0, CLASS_NUM - 1, (1, )).astype('int64')
        return image, label

    def __len__(self):
        return self.num_samples

def train(layer, loader, loss_fn, opt):
    for epoch_id in range(EPOCH_NUM):
        for batch_id, (image, label) in enumerate(loader()):
            out = layer(image)
            loss = loss_fn(out, label)
            loss.backward()
            opt.step()
            opt.clear_grad()
            print("Epoch {} batch {}: loss = {}".format(
                epoch_id, batch_id, np.mean(loss.numpy())))

# fine-tune
loaded_layer.train()
dataset = RandomDataset(BATCH_NUM * BATCH_SIZE)
loader = paddle.io.DataLoader(dataset,
    batch_size=BATCH_SIZE,
    shuffle=True,
    drop_last=True,
    num_workers=2)
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
adam = opt.Adam(learning_rate=0.001, parameters=loaded_layer.parameters())
train(loaded_layer, loader, loss_fn, adam)
# save after fine-tuning
paddle.jit.save(loaded_layer, "fine-tune.model/linear", input_spec=[x])

此外， paddle.jit.save 同时保存了模型和参数，如果你只需要从存储结果中载入模型的参数，可以使用 paddle.load 接口载入，返回所存储模型的state_dict，示例如下：

import paddle
import paddle.nn as nn

IMAGE_SIZE = 784
CLASS_NUM = 10

class LinearNet(nn.Layer):
    def __init__(self):
        super(LinearNet, self).__init__()
        self._linear = nn.Linear(IMAGE_SIZE, CLASS_NUM)

    @paddle.jit.to_static
    def forward(self, x):
        return self._linear(x)

# create network
layer = LinearNet()

# load
path = "example.model/linear"
state_dict = paddle.load(path)

# inference
layer.set_state_dict(state_dict, use_structured_name=False)
layer.eval()
x = paddle.randn([1, IMAGE_SIZE], 'float32')
pred = layer(x)

四、旧存储格式兼容载入

模型存储载入相关API详解

10.paddle.save(obj, path, pickle_protocol=2) 将对象实例obj保存到指定路径中。

* 目前仅支持存储 Layer 或者 Optimizer 的 state_dict   
* 不同于 paddle.jit.save ，由于 paddle.save 的存储结果是单个文件，所以不需要通过添加后缀的方式区分多个存储文件，paddle.save 的输入参数 path 将直接作为存储结果的文件名而非前缀。为了统一存储文件名的格式，我们推荐使用paddle标椎文件后缀： 1. 对于 Layer.state_dict ，推荐使用后缀 .pdparams ； 2. 对于 Optimizer.state_dict ，推荐使用后缀 .pdopt   

* obj (Object) – 要保存的对象实例   
* path (str) – 保存对象实例的路径。如果存储到当前路径，输入的path字符串将会作为保存的文件名   
* pickle_protocol (int, 可选) – pickle模块的协议版本，默认值为2，取值范围是[2,4]  

emb = paddle.nn.Embedding(10, 10)
layer_state_dict = emb.state_dict()
paddle.save(layer_state_dict, "emb.pdparams")

scheduler = paddle.optimizer.lr.NoamDecay(
    d_model=0.01, warmup_steps=100, verbose=True)
adam = paddle.optimizer.Adam(
    learning_rate=scheduler,
    parameters=emb.parameters())
opt_state_dict = adam.state_dict()
paddle.save(opt_state_dict, "adam.pdopt")

11.paddle.load(path, **configs) 从指定路径载入可以在 paddle中使用的对象实例。

返回: Object，一个可以在paddle中使用的对象实例

* 目前仅仅支持载入  Layer 或  Optimizer 的static_dict  
* 注释: 为了高效的使用paddle存储的模型参数, paddle.load  支持从除 paddle.save 之外的其他 save 相关API的存储结果中载入 state_dict, 但是在不同场景中, 参数 path 的形式有所不同:  
* 1.从 paddle.static.svae() 或者 paddle.Model().save(training=True)的保存结果载入: path 需要是完整的 文件名，例如: model.pdparams 或  model.opt;  
* 2.从paddle.jit.save() 或者 paddle.static.save_inference_model()  或  paddle.Model().save(training= False) 的保存结果结果载入: path 需要是路径前缀,例如: model/mnist, paddle.load 会从 mnist.pdmodel 和 mnist.pdiparams 中解析 static_dict 的信息并返回。   
* 3. 从paddle 1.x API paddle.fluid.io.save_inference_model 或者 paddle.fluid.io.save_params/save_persistables 的保存结果载入： path 需要是目录，例如 model ，此处model是一个文件夹路径。   

* 注释: 如果从 paddle.static.save 或者 paddle.static.save_inference_model 等静态图API的存储结果中载入 state_dict ，动态图模式下参数的结构性变量名将无法被恢复。在将载入的 state_dict 配置到当前Layer中时，需要配置 Layer.set_state_dict 的参数 use_structured_name=False. 啥是 结构性变量名?  

* path (str) – 载入目标对象实例的路径。通常该路径是目标文件的路径，当从用于存存储预测模型API的存储结果中载入state_dict时，该路径可能是一个文件前缀或者目录   

emb = paddle.nn.Embedding(10, 10)
layer_state_dict = emb.state_dict()
paddle.save(layer_state_dict, "emb.pdparams")

scheduler = paddle.optimizer.lr.NoamDecay(
    d_model=0.01, warmup_steps=100, verbose=True)
adam = paddle.optimizer.Adam(
    learning_rate=scheduler,
    parameters=emb.parameters())
opt_state_dict = adam.state_dict()
paddle.save(opt_state_dict, "adam.pdopt")
load_layer_state_dict = paddle.load("emb.pdparams")
load_opt_state_dict = paddle.load("adam.pdopt")

paddle.jit.save()
paddle.jit.load()
layer.set_state_dict(layer_state_dict)
adam.set_state_dict(opt_state_dict)

Paddle保存的模型有两种格式，一种是训练格式，保存模型参数和优化器相关的状态，可用于恢复训练；一种是预测格式，保存预测的静态图网络结构以及参数，用于预测部署。
* 高层API场景:高层API下用于预测部署的模型保存方法为：
      model = paddle.Model(Mnist())
      # 预测格式，保存的模型可用于预测部署
      model.save('mnist', training=False)
      # 保存后可以得到预测部署所需要的模型

* 基础API场景:动态图训练的模型，可以通过动静转换功能，转换为可部署的静态图模型，具体做法如下：
      import paddle
      from paddle.jit import to_static
      from paddle.static import InputSpec

      class SimpleNet(paddle.nn.Layer):
          def __init__(self):
              super(SimpleNet, self).__init__()
              self.linear = paddle.nn.Linear(10, 3)
          # 第1处改动
          # 通过InputSpec指定输入数据的形状，None表示可变长
          # 通过to_static装饰器将动态图转换为静态图Program
          @to_static(input_spec=[InputSpec(shape=[None, 10], name='x'), InputSpec(shape=[3], name='y')])
          def forward(self, x, y):
              out = self.linear(x)
              out = out + y
              return out
      net = SimpleNet()

      # 第2处改动
      # 保存静态图模型，可用于预测部署
      paddle.jit.save(net, './simple_net')

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原文地址：https://www.cnblogs.com/zhangtao-0001/p/14746512.html

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