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1.1 保存与加载
上一章节主要介绍了如何调整超参数#xff0c;并进行网络模型训练。在训练网络模型的过程中#xff0c;实际上我们希望保存中间和最后的结果#xff0c;用于微调#xff08;fine-tune#xff09;和后续的模型推理与部署#xff0c;本章…1. 学习内容复盘
1.1 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。。
1.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。
2.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 RepresentationIR。可使用export接口直接将模型保存为MindIR。
2.平台实验结果
