save_vars_cn.rst

.. _cn_api_fluid_io_save_vars:

save_vars
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.. py:function:: paddle.fluid.io.save_vars(executor, dirname, main_program=None, vars=None, predicate=None, filename=None)

通过 ``Executor`` ,此函数将变量保存到指定目录下。

有两种方法可以指定要保存的变量：第一种方法，在列表中列出变量并将其传给 ``vars`` 参数。第二种方法是，将现有程序分配给 ``main_program`` ，它会保存program中的所有变量。第一种方式具有更高的优先级。换句话说，如果分配了变量，则将忽略 ``main_program`` 和 ``predicate`` 。

``dirname`` 用于指定保存变量的文件夹。如果您希望将变量分别保存在文件夹目录的多个单独文件中，请设置 ``filename`` 为无；如果您希望将所有变量保存在单个文件中，请使用 ``filename`` 指定它。

参数：
      - **executor** （Executor）- 为保存变量而运行的执行器。
      - **dirname** （str）- 目录路径。
      - **main_program** （Program | None）- 保存变量的程序。如果为None，将自动使用默认主程序。默认值：None。
      - **vars** （list [Variable] | None）- 包含要保存的所有变量的列表。它的优先级高于 ``main_program`` 。默认值：None。
      - **predicate** （function | None）- 如果它不是None，则只保存 ``main_program`` 中使 :math:`predicate(variable)== True` 的变量。它仅在我们使用 ``main_program`` 指定变量时才起作用（换句话说，vars为None）。默认值：None。
      - **filename** （str | None）- 保存所有变量的文件。如果您希望单独保存变量，请将其设置为None。默认值：None。

返回：     None

抛出异常：    
    - ``TypeError`` - 如果main_program不是Program的实例，也不是None。

**代码示例**

.. code-block:: python
      
      import paddle.fluid as fluid
      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', name='fc_w')
          b = fluid.layers.create_parameter(shape=[200], dtype='float32', name='fc_b')
          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)
     
      param_path = "./my_paddle_model"

      # 第一种用法:用main_program来指定变量。
      def name_has_fc(var):
          res = "fc" in var.name
          return res

      fluid.io.save_vars(executor=exe, dirname=param_path, main_program=main_prog, vars=None, predicate = name_has_fc)
      # 将main_program中名中包含“fc”的的所有变量保存。
      # 变量将分开保存。


      # 第二种用法: 用vars来指定变量。
      var_list = [w, b]
      path = "./my_paddle_vars"
      fluid.io.save_vars(executor=exe, dirname=path, vars=var_list,
                         filename="vars_file")
      # var_a，var_b和var_c将被保存。
      #他们将使用同一文件，名为“var_file”，保存在路径“./my_paddle_vars”下。