PaddlePaddle中怎么加载和使用预训练模型

在PaddlePaddle中加载和使用预训练模型可以通过paddle.static.load函数加载预训练模型的参数,然后使用加载的参数初始化模型。import paddleimport paddle.nn as nn# 加载预训练模型的参数params_path = “path_to_pretrained_model”params = paddle.load(params_path)#

在PaddlePaddle中加载和使用预训练模型可以通过paddle.static.load函数加载预训练模型的参数,然后使用加载的参数初始化模型。

import paddle
import paddle.nn as nn

# 加载预训练模型的参数
params_path = "path_to_pretrained_model"
params = paddle.load(params_path)

# 定义模型
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(784, 256),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(256, 10)
)

# 使用加载的参数初始化模型
model.set_state_dict(params)

在上面的代码中,首先使用paddle.load函数加载预训练模型的参数,然后定义一个模型并使用set_state_dict方法将加载的参数设置给模型。这样就可以在PaddlePaddle中加载和使用预训练模型了。

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