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Rewrite the content of load_params_cn.rst. (#1272)

* Rewrite the content of load_params_cn.rst.

* use default_main_program instead of _main_program_.
上级 db6c1eb4
......@@ -5,27 +5,28 @@ load_params
.. py:function:: paddle.fluid.io.load_params(executor, dirname, main_program=None, filename=None)
函数从给定 ``main_program`` 中取出所有参数,然后从目录 ``dirname`` 中或 ``filename`` 指定的文件中加载这些参数
接口从指定的 ``main_program`` 中筛选出所有模型参数变量,并根据目录 ``dirname`` 或 ``filename`` 提供的参数文件对这些模型参数进行赋值
``dirname`` 用于存有变量的目录。如果变量保存在指定目录的若干文件中,设置文件名 None; 如果所有变量保存在一个文件中,请使用filename来指明这个文件。
使用 ``dirname`` 指定模型参数的存储路径。若模型参数变量以分离文件的形式存储在 ``dirname`` 指定的目录下,则设置 ``filename`` 值为None;若所有模型参数存储在一个单独的二进制文件中,则使用 ``filename`` 来指明这个二进制文件。
注意:有些变量不是参数,但它们对于训练是必要的。因此,调用 ``save_params()`` 和 ``load_params()`` 来保存和加载参数是不够的,可以使用 ``save_persistables()`` 和 ``load_persistables()`` 代替这两个函数。
如果您想下载预训练后的模型结构和参数用于预测,请使用load_inference_model API。更多细节请参考 :ref:`api_guide_model_save_reader`
注意
- 有些变量不是参数,如学习率、全局训练步数(global step)等,但它们之于训练却是必要的。因此,调用 :ref:`cn_api_fluid_io_save_params` 和 :ref:`cn_api_fluid_io_load_params` 来保存和加载参数对于断点训练是不够的,这种情况下可以使用 :ref:`cn_api_fluid_io_save_persistables` 和 :ref:`cn_api_fluid_io_load_persistables` 来保存和加载训练过程的检查点(checkpoint)。
- 若希望同时加载预训练后的模型结构和模型参数以用于预测过程,则可使用 :ref:`cn_api_fluid_io_load_inference_model` 接口。更多细节请参考 :ref:`api_guide_model_save_reader`
参数:
- **executor** (Executor) – 加载变量的 executor
- **dirname** (str) – 目录路径
- **main_program** (Program|None) – 需要加载变量的 Program。如果为 None,则使用 default_main_Program 。默认值: None
- **filename** (str|None) – 保存变量的文件。如果想分开保存变量,设置 filename=None. 默认值: None
- **executor** (Executor) – 加载模型参数的 ``executor`` (详见 :ref:`api_guide_executor` ) 。
- **dirname** (str) – 模型参数的存储路径。
- **main_program** (Program,可选) – 筛选模型参数变量所依据的 ``Program`` (详见 :ref:`api_guide_Program` )。若为None, 则使用全局默认的 ``default_main_program`` 。默认值为None。
- **filename** (str,可选) – 若模型参数是以若干文件形式存储在 ``dirname`` 指定的目录下,则设置 ``filename`` 值为None。反之,需要通过 ``filename`` 来指明单一模型参数存储文件的名称。 默认值为None。
**返回:** 无
返回: None
**代码示例**
.. code-block:: python
import paddle.fluid as fluid
exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
param_path = "./my_paddle_model"
prog = fluid.default_main_program()
......
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