.. _cn_api_fluid_io_load_inference_model:

load_inference_model
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.. py:function:: paddle.fluid.io.load_inference_model(dirname, executor, model_filename=None, params_filename=None, pserver_endpoints=None)

:api_attr: 声明式编程模式（静态图)
:alias_main: paddle.io.load_inference_model
:alias: paddle.io.load_inference_model
:old_api: paddle.fluid.io.load_inference_model






从指定文件路径中加载预测模型(Inference Model)，即调用该接口可获得模型结构（Inference Program）和模型参数。若只想加载预训练后的模型参数，请使用 :ref:`cn_api_fluid_io_load_params` 接口。更多细节请参考 :ref:`api_guide_model_save_reader` 。

参数：
  - **dirname** (str) – 待加载模型的存储路径。
  - **executor** (Executor) – 运行 Inference Model 的 ``executor`` ，详见 :ref:`api_guide_executor` 。
  - **model_filename** (str，可选) –  存储Inference Program结构的文件名称。如果设置为None，则使用 ``__model__`` 作为默认的文件名。默认值为None。
  - **params_filename** (str，可选) –  存储所有模型参数的文件名称。当且仅当所有模型参数被保存在一个单独的二进制文件中，它才需要被指定。如果模型参数是存储在各自分离的文件中，设置它的值为None。默认值为None。
  - **pserver_endpoints** (list，可选) – 只有在分布式预测时才需要用到。当训练过程中使用分布式查找表(distributed lookup table)时, 预测时需要指定pserver_endpoints的值。它是 pserver endpoints 的列表，默认值为None。

返回：该接口返回一个包含三个元素的列表(program，feed_target_names, fetch_targets)。它们的含义描述如下：
  - **program** （Program）– ``Program`` （详见 :ref:`api_guide_Program` ）类的实例。此处它被用于预测，因此可被称为Inference Program。
  - **feed_target_names** （list）– 字符串列表，包含着Inference Program预测时所需提供数据的所有变量名称（即所有输入变量的名称）。
  - **fetch_targets** （list）– ``Variable`` （详见 :ref:`api_guide_Program` ）类型列表，包含着模型的所有输出变量。通过这些输出变量即可得到模型的预测结果。

**返回类型：** 列表（list）

抛出异常：
  - ``ValueError`` – 如果接口参数 ``dirname`` 指向一个不存在的文件路径，则抛出异常。

**代码示例**

.. code-block:: python

        import paddle.fluid as fluid
        import numpy as np

        # 构建模型
        main_prog = fluid.Program()
        startup_prog = fluid.Program()
        with fluid.program_guard(main_prog, startup_prog):
            data = fluid.layers.data(name="img", shape=[64, 784], append_batch_size=False)
            w = fluid.layers.create_parameter(shape=[784, 200], dtype='float32')
            b = fluid.layers.create_parameter(shape=[200], dtype='float32')
            hidden_w = fluid.layers.matmul(x=data, y=w)
            hidden_b = fluid.layers.elementwise_add(hidden_w, b)
        place = fluid.CPUPlace()
        exe = fluid.Executor(place)
        exe.run(startup_prog)

        # 保存预测模型
        path = "./infer_model"
        fluid.io.save_inference_model(dirname=path, feeded_var_names=['img'],target_vars=[hidden_b], executor=exe, main_program=main_prog)

        # 示例一: 不需要指定分布式查找表的模型加载示例，即训练时未用到distributed lookup table。
        [inference_program, feed_target_names, fetch_targets] = (fluid.io.load_inference_model(dirname=path, executor=exe))
        tensor_img = np.array(np.random.random((1, 64, 784)), dtype=np.float32)
        results = exe.run(inference_program,
                  feed={feed_target_names[0]: tensor_img},
                  fetch_list=fetch_targets)

        # 示例二: 若训练时使用了distributed lookup table，则模型加载时需要通过endpoints参数指定pserver服务器结点列表。
        # pserver服务器结点列表主要用于分布式查找表进行ID查找时使用。下面的["127.0.0.1:2023","127.0.0.1:2024"]仅为一个样例。
        endpoints = ["127.0.0.1:2023","127.0.0.1:2024"]
        [dist_inference_program, dist_feed_target_names, dist_fetch_targets] = (
            fluid.io.load_inference_model(dirname=path,
                                          executor=exe,
                                          pserver_endpoints=endpoints))

        # 在上述示例中，inference program 被保存在“ ./infer_model/__model__”文件内，
        # 参数保存在“./infer_mode ”单独的若干文件内。
        # 加载 inference program 后， executor可使用 fetch_targets 和 feed_target_names 执行Program，并得到预测结果。







