静态图模式下如何在一个program中训练两个模型,保存并分别部署
Created by: biubiuyi
padddlepaddle = 1.7 静态图模式下,想 run一次跑两个模型:model1和model2,拿到两个损失:loss1和loss2, 总loss = loss1 + loss2。优化loss损失 部署时,想要单独调用model1和model2,要怎么在操作呢。 要实现的效果在keras里类似于:
查现有方法困惑点在:在整个exe.run结束之后,fluid.io.save_inference_model 保存了整个program。不知道怎么拿中间的model1,model2.
为使您的问题得到快速解决,在建立Issue前,请您先通过如下方式搜索是否有相似问题:【搜索issue关键字】【使用labels筛选】【官方文档】
建立issue时,为快速解决问题,请您根据使用情况给出如下信息:
- 标题:简洁、精准描述您的问题,例如“ssd 模型前置lstm报错 ”
- 版本、环境信息: 1)PaddlePaddle版本:请提供PaddlePaddle版本号,例如1.1或CommitID 2)CPU:请提供CPU型号,MKL/OpenBlas/MKLDNN/等数学库的使用情况 3)GPU:请提供GPU型号,CUDA和CUDNN版本号 4)系统环境:请说明系统类型、版本(例如Mac OS 10.14),Python版本 注:您可以通过执行summary_env.py获取以上信息。
- 模型信息 1)模型名称 2)使用数据集名称 3)使用算法名称 4)模型链接
- 复现信息:如为报错,请给出复现环境、复现步骤
- 问题描述:请详细描述您的问题,同步贴出报错信息、日志/代码关键片段
Thank you for contributing to PaddlePaddle. Before submitting the issue, you could search issue in the github.Probably there was a similar issue submitted or resolved before. If there is no solution,please make sure that this is a issue of models including the following details: System information -PaddlePaddle version (eg.1.1)or CommitID -CPU: including CPUMKL/OpenBlas/MKLDNN version -GPU: including CUDA/CUDNN version -OS Platform (eg.Mac OS 10.14) -Python version -Name of Models&Dataset/details of operator Note: You can get most of the information by running summary_env.py. To Reproduce Steps to reproduce the behavior Describe your current behavior Code to reproduce the issue Other info / logs