变量、持久性变量和参数具体指的是什么?
orangezcorange 发布于2020-03-18 10:59 浏览:299 回复:1
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模型保存与加载主要涉及三种方法:

  1. 保存变量(Variable).
  2. 保存参数(Parameter).
  3. 保存持久性变量(Persistables).

这三种方法分别下面三个API实现:

  1.  fluid.io.save_vars
  2. fluid.io.save_params
  3. fluid.io.save_persistables

在 Paddle 中,算子(Operator)的每一个输入和输出都是一个变量(Variable),而参数(Parameter)是变量(Variable)的子类。持久性变量(Persistables)是一种在每次迭代结束后均不会被删除的变量。参数是一种持久性变量,其在每次迭代后都会被优化器(优化器)更新。训练神经网络本质上就是在更新参数。

在tensorflow中,模型的保存有两部分:网络结构的保存和参数(权重和偏置)的保存。不知paddlepaddle中,变量、持久性变量和参数的保存具体保存的是什么?

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共1条回复 最后由鹿鼎记肯定回复于2020-04-20 13:18
#2鹿鼎记肯定回复于2020-04-20 13:18:50

以 y = ax2 + bx + c 为例:

变量指的是你输入输出的数据,包括 x 和 y 以及一个误差cost ,在计算损失和优化的时候你可能要用到y和真实的y_true进行比较,并将误差赋值给cost;

参数就是 y 中的a,b,c,也就是变量 y 中的子类;

持久性变量跟变量差不多;

一般用 fluid.io.load_persistables 即可

 

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