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9月 20, 2017
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...
@@ -325,7 +325,7 @@ pip install python/dist/paddle*.whl && pip install ../paddle/dist/py_paddle*.whl
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@@ -325,7 +325,7 @@ pip install python/dist/paddle*.whl && pip install ../paddle/dist/py_paddle*.whl
16. PaddlePaddle存储的参数格式是什么,如何和明文进行相互转化
16. PaddlePaddle存储的参数格式是什么,如何和明文进行相互转化
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PaddlePaddle保存的模型参数文件内容由16字节头信息和网络参数两部分组成。头信息中,1~4字节表示PaddlePaddle版本信息,
在多数情况下,可以
直接填充0;5~8字节表示每个参数占用的字节数,当保存的网络参数为float类型时为4,double类型时为8;9~16字节表示保存的参数总个数。
PaddlePaddle保存的模型参数文件内容由16字节头信息和网络参数两部分组成。头信息中,1~4字节表示PaddlePaddle版本信息,
请
直接填充0;5~8字节表示每个参数占用的字节数,当保存的网络参数为float类型时为4,double类型时为8;9~16字节表示保存的参数总个数。
将PaddlePaddle保存的模型参数还原回明文时,可以使用相应数据类型的 :code:`numpy.array` 加载具体网络参数,此时可以跳过PaddlePaddle模型参数文件的头信息。若在PaddlePaddle编译时,未指定按照double精度编译,默认情况下按照float精度计算,保存的参数也是float类型。这时在使用 :code:`numpy.array` 时,一般设置 :code:`dtype=float32` 。示例如下:
将PaddlePaddle保存的模型参数还原回明文时,可以使用相应数据类型的 :code:`numpy.array` 加载具体网络参数,此时可以跳过PaddlePaddle模型参数文件的头信息。若在PaddlePaddle编译时,未指定按照double精度编译,默认情况下按照float精度计算,保存的参数也是float类型。这时在使用 :code:`numpy.array` 时,一般设置 :code:`dtype=float32` 。示例如下:
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@@ -340,7 +340,7 @@ PaddlePaddle保存的模型参数文件内容由16字节头信息和网络参数
...
@@ -340,7 +340,7 @@ PaddlePaddle保存的模型参数文件内容由16字节头信息和网络参数
fmt="%.6f", delimiter=",")
fmt="%.6f", delimiter=",")
将明文参数转化为PaddlePaddle可加载的模型参数时,首先构造头信息,再写入网络参数。下面将随机生成的矩阵转化为可以被PaddlePaddle加载的模型参数。
将明文参数转化为PaddlePaddle可加载的模型参数时,首先构造头信息,再写入网络参数。下面
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将随机生成的矩阵转化为可以被PaddlePaddle加载的模型参数。
.. code-block:: python
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