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load_program_state和 set_program_state 主要的目的是为了解决finetune时，需要加载的模型参数只是参数集合的子集。如果是全集，建议直接 fluid.load 接口

此pr主要是增强load program state功能，使 能够加载旧的save (包含save_params, save_persistables, save_vars）保存的模型。

在之前的实现中，加载部分参数的使用方式如下， fluid.io.load_vars( exe, pretraining_params_path, main_program=main_program, predicate=existed_params)

这里 existed_params 是一个过滤的函数。

新的建议使用方式如下

load_var_list = list(filter(existed_params, main_program.list_vars()) )
para_state = fluid.load_program_state( pretraining_params_path, var_list = load_var_list)
fluid.set_program_state( main_program, para_state)

分3个步骤

1. 根据 existed_params 过滤函数 从program中选出 需要加载的 load_var_list， 如果旧接口保存的模型是一个单独的文件，这个列表必须提供，但是如果提供的是多个小小文件的格式，可以不提供

2. 从本地加载 parameter state

3. 将加载 parameter state 设置到 program中

注：在加载新接口保存的模型的时候，步骤1可以省略，步骤2中调用load_program_state 的时候，var_list也不需要提供