打开第九天,本次学习的内容为保存与加载,记录学习的过程。本次的内容少而且简单。
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,因此学习如何保存与加载模型。
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。
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。