paddle 模型保存与加载

最新推荐文章于 2025-10-06 18:36:44 发布
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#深度学习 #paddlepaddle

博客主要围绕Paddle模型展开，重点介绍了Paddle模型的保存与加载相关内容，属于深度学习领域。

paddle 模型保存与加载

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paddle模型的保存与加载
m0_52364694的博客
04-27 7972
一、什么是模型的保存与加载？ 人工智能模型本质上就是一堆参数，我们训练模型时就是使这些参数在某个任务上合理以使其能够得到较为准确预测结果输出。例如猫狗分类任务，训练一系列卷积核数值能够通过前向计算预测出类别。我们花了大量时间训练的模型肯定不想只训练结束后只使用一次，我们想的肯定是能够重复使用这个模型在后续的任务上继续做预测。那就涉及到模型的保存与加载。 二、模型的保存 paddle框架中模型保存加载相关API paddle.save paddle.load paddle.jit.save paddle.ji
paddle静态图模型的保存和加载
qq_40107571的博客
10-31 936
【代码】paddle静态图模型的保存和加载。
paddle 模型保存
fuyouzhiyi的博客
03-31 2839
参考文献： paddle官网：模型保存与载入 参数保存分为两种： 训练调优场景的模型 训练部署场景的模型 貌似是paddle 分了两个场景：训练和部署，它们使用的模型格式貌似不太一样。 单纯训练的话使用 # save paddle.save(layer.state_dict(), "linear_net.pdparams") paddle.save(adam.state_dict(), "adam.pdopt") # load layer_state_dict = paddle.load("linear
Paddle导出PP-OCRv5 onnx并推理
最新发布
u014288878的博客
10-06 835
首先我们先下载模型。或者PP-OCRv5_server_rec_infer.tar。
paddlepaddle模型的保存和加载
修炼之路
10-22 6819
主要介绍了动态图和静态图模型的保存以及模型的加载预测
paddlepaddle-加载预训练模型
baidu_40840693的博客
06-23 9359
参考GitHub： https://github.com/yangninghua/deeplearning_backbone 首先上官方例子 参考： https://github.com/PaddlePaddle/models/blob/develop/PaddleCV/image_classification/train.py place = fluid.CUDAPlace(0)...
飞桨（PaddlePaddle）模型保存与加载教程
weixin_46227276的博客
03-03 2486
训练调优场景：在训练过程中定期保存模型，或在训练结束后保存模型以便于评估或微调。推理部署场景：将训练好的模型部署到不同的硬件环境中，如服务器、移动端或边缘设备。和：用于保存和加载模型参数。和：用于保存和加载动态图模型。和：高层API，用于保存和加载模型。飞桨支持动态图和静态图模型的保存与加载。对于训练调优场景，可以使用和。对于推理部署场景，推荐将动态图模型转换为静态图模型后再进行保存和加载。飞桨的高层API也提供了相应的方法来简化这些操作。
使用 PaddlePaddle 实现逻辑回归：从训练到模型保存与加载
mi_shu_zi的博客
02-02 1330
逻辑回归是一种线性分类模型，通过学习输入特征与输出标签之间的关系，实现对新数据的分类。PaddlePaddle 是一个开源的深度学习框架，提供了丰富的接口和工具，方便开发者快速实现和部署机器学习模型。逻辑回归模型的核心是一个线性层，后面接一个 Sigmoid 激活函数。Sigmoid 函数将输出值映射到 (0, 1) 区间，表示属于某个类别的概率。self.linear = nn.Linear(2, 1) # 输入特征维度为2，输出为1。
飞桨模型保存_飞桨框架2.0RC新增模型保存、加载方案，更全面
weixin_36378232的博客
01-14 1497
通过一段时间系统的课程学习，算法攻城狮张同学对于飞桨框架的使用越来越顺手，于是他打算在企业内尝试使用飞桨进行AI产业落地。但是AI产业落地并不是分秒钟的事情，除了专业技能过硬，熟悉飞桨的使用外，在落地过程中还会遇到很多细节的问题。这不，他就想到了两个棘手的小问题：· 企业的数据集都比较大，使用这种大规模数据集进行模型训练的耗时会很长，往往需要持续数天甚至更长时间。这种情况下，就需要多次保存模型训练...
paddlepaddle飞桨（学习笔记七——模型保存与加载）
weixin_72787227的博客
01-13 4062
模型训练后，训练好的模型参数保存在内存中，通常需要使用模型保存（save）功能将其持久化保存到磁盘文件中，并在后续需要训练调优或推理部署时，再加载（load）到内存中运行。本章详细介绍不同场景下模型保存与加载的方法。
使用最新的paddlepaddle进行训练和保存模型
02-28
使用最新的paddlepaddle进行训练和保存模型，该模型可以进行继续训练或直接用于预测
paddle模型直接本地加载
qq_15821487的博客
10-27 1473
可以按内部集成的名字去加载，然后自动下载，也可以是自己下载或者自己训练好的模型，直接本地一键加载文件夹即可
paddlepaddle（六）模型保存与载入
qq_55796594的博客
02-10 9407
1.API分类 1.1基础API 对于训练调优场景，使用paddle.save/load保存和载入模型。 对于推理部署场景，使用paddle.jit.save/load（动态图）和paddle.static.save/load_inference_model（静态图）保存载入模型。 1.2高级API paddle.Model.fit (训练接口，同时带有参数保存的功能) paddle.Model.save paddle.Model.load 2.训练调优场景的模型&a
PaddlePaddle(5)——简单高效的部署与推理方法（Ⅱ）
qq_28810395的博客
08-08 1083
转载请注明作者和出处：https://blog.youkuaiyun.com/qq_28810395 运行平台： Windows 10 AIstudio官网：https://aistudio.baidu.com/ --飞桨领航团AI达人创造营 一、自定义数据集、模型搭建训练、安卓部署全流程部署口罩目标检测模型   根据目前完成工程目标与任务类型出发，选择最合适的模型。 一、在Jetson Nano上基于python部署Paddle Inference 1.准备好一块新鲜出炉的Jetson nano，并配好基础.
paddleDetection预训练模型导出，并且给paddex使用
weixin_45921929的博客
02-18 5441
paddleDetection预训练模型导出，并且给paddex使用序言下载paddleDetection权重文件导出模型修改model.yml 序言 最近准备用paddlex部署项目，但是踩了几天的坑发现paddleDetection中的模型并不能直接导出给paddlex使用，关键是paddleDetection使用python tools/export_model.py导出的配置文件是infer_cfg.yml，里面的内容与paddlex可以使用的model.yml有些区别，一种方法是找合适一个数据集，
怎么将paddleocr中的模型取出来
March_A的博客
04-09 1301
找到保存模型的路径。在 PaddleOCRX 部署代码中，通常会有一段代码用于加载和使用模型。可以查看这段代码中对应的模型路径。将模型文件复制到本地计算机上。可以使用 SCP 命令或其他文件传输工具将模型文件从远程服务器复制到本地计算机上。使用 PaddleOCRX 提供的 API 加载模型。分别指定检测模型、识别模型和分类模型的路径。指定待识别的图像文件路径，
paddle 预训练模型的使用
March_A的博客
04-10 3324
首先提个问题，请问十行Python代码能干什么？有人说可以做个小日历、做个应答机器人等等，但是我要告诉你用十行代码可以成功训练出深度学习模型，你相信吗？放心！这个真的可以有，飞桨的PaddleHub可以帮您轻松实现。PaddleHub是飞桨生态下的预训练模型的管理工具，旨在让飞桨生态下的开发者更便捷地享受到大规模预训练模型的价值。用户可以通过PaddleHub便捷地获取飞桨生态下的预训练模型，结合Fine-tune API快速完成迁移学习到应用部署的全流程工作，让预训练模型能更好服务于用户特定场景的应用。
【PaddlePaddle onnx】PaddlePaddle导出ONNX及模型可视化教程
计算机视觉方面的点点滴滴，欢迎一起讨论
03-08 2851
使用深度学习开源框架Pytorch训练完网络模型后，在部署之前通常需要进行格式转换，地平线工具链模型转换目前支持Caffe1.0和ONNX(opset_version=10/11 且 ir_version≤7)两种。ONNX(Open Neural Network Exchange)格式是一种常用的开源神经网络格式，被较多推理引擎支持，例如Pytorch、PaddlePaddle、TensorFlow等。本文将详细介绍如何将PaddlePaddle格式的模型导出到ONNX格式。
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