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昇思25天学习打卡营第8天|保存与加载

news 2026/2/8 23:09:02

1. 学习内容复盘

1.1 保存与加载

上一章节主要介绍了如何调整超参数，并进行网络模型训练。在训练网络模型的过程中，实际上我们希望保存中间和最后的结果，用于微调（fine-tune）和后续的模型推理与部署，本章节我们将介绍如何保存与加载模型。。

1.保存和加载模型权重

保存模型使用save_checkpoint接口，传入网络和指定的保存路径。

2.保存和加载MindIR

除Checkpoint外，MindSpore提供了云侧（训练）和端侧（推理）统一的中间表示（Intermediate Representation，IR）。可使用export接口直接将模型保存为MindIR。

2.平台实验结果

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