paddlespeech.s2t.utils.checkpoint 模块

class paddlespeech.s2t.utils.checkpoint.Checkpoint(kbest_n: int = 5, latest_n: int = 1)

基础： object

方法

load_best_parameters(model[, optimizer, ...])	从磁盘加载最后的模型检查点。 参数： model (Layer): 要加载参数的模型。 optimizer (Optimizer, 可选): 如果需要，加载状态的优化器。 默认为 None。 checkpoint_dir (str, 可选): 检查点保存的目录。 checkpoint_path (str, 可选): 如果指定，将加载存储在 checkpoint_path(prefix) 中的检查点，参数 'checkpoint_dir' 将被忽略。 默认为 None。 返回： configs (dict): 应该保存的纪元或步骤、学习率及其他元信息。
load_latest_parameters(model[, optimizer, ...])	从磁盘加载最新的模型检查点。 参数： model (Layer)：要加载参数的模型。 optimizer (Optimizer， 可选)：如有必要，加载状态的优化器。默认为 None。 checkpoint_dir (str， 可选)：保存检查点的目录。 checkpoint_path (str， 可选)：如果指定，则加载存储在 checkpoint_path（前缀）中的检查点，并忽略参数 'checkpoint_dir'。默认为 None。 返回： configs (dict)：应该保存的周期或步骤、学习率和其他元信息。
load_parameters(model[, optimizer, ...])	从磁盘加载最后一个模型检查点。 参数： model (Layer): 要加载参数的模型。 optimizer (Optimizer, 可选): 如果需要，加载状态的优化器。默认为 None。 checkpoint_dir (str, 可选): 保存检查点的目录。 checkpoint_path (str, 可选): 如果指定，将加载存储在 checkpoint_path(prefix) 中的检查点，且参数 'checkpoint_dir' 将被忽略。默认为 None。 record_file "checkpoint_latest" 或 "checkpoint_best" 返回： configs (dict): 应该保存的 epoch 或步骤，lr 和其他元信息。
save_parameters(checkpoint_dir, ...[, ...])	保存最佳的和最新的检查点。

load_best_parameters(model, optimizer=None, checkpoint_dir=None, checkpoint_path=None)

从磁盘加载最后一个模型检查点。

Args:

model (Layer)：要加载参数的模型。

optimizer (Optimizer, optional)：如果需要，加载状态的优化器。

默认值为 None。

checkpoint_dir (str, optional)：检查点保存的目录。
checkpoint_path (str, optional)：如果指定，加载检查点

存储在 checkpoint_path(prefix) 中，参数 'checkpoint_dir' 将被忽略。默认为 None。

Returns:

configs (dict): 训练轮数或步骤，学习率及其他元信息应被保存。

load_latest_parameters(model, optimizer=None, checkpoint_dir=None, checkpoint_path=None)

从磁盘加载最后一个模型检查点。

Args:

模型 (Layer): 加载参数的模型。
优化器 (Optimizer，可选): 如果需要，加载状态的优化器。

默认值为 None。

checkpoint_dir (str, optional): 保存检查点的目录。 checkpoint_path (str, optional): 如果指定，则加载检查点

存储在 checkpoint_path(prefix) 中，参数 'checkpoint_dir' 将被忽略。默认为 None。

Returns:

configs (dict): 纪元或步数，学习率和其他元信息应该被保存。

load_parameters(model, optimizer=None, checkpoint_dir=None, checkpoint_path=None, record_file='checkpoint_latest')

从磁盘加载最后一个模型检查点。

Args:

model (Layer)：要加载参数的模型。 optimizer (Optimizer, optional)：如果需要，加载状态的优化器。

默认值为 None。

checkpoint_dir (str, optional): 保存检查点的目录。 checkpoint_path (str, optional): 如果指定，加载检查点。

存储在 checkpoint_path(prefix) 中，参数 'checkpoint_dir' 将被忽略。默认为 None。

记录文件 "checkpoint_latest" 或 "checkpoint_best"

Returns:

configs (dict): 训练周期或步骤，学习率和其他元信息应该被保存。

save_parameters(checkpoint_dir, tag_or_iteration: Union[int, str], model: Layer, optimizer: Optional[Optimizer] = None, infos: Optional[dict] = None, metric_type='val_loss')

将检查点保存到 best_n 和 latest_n。

Args:

checkpoint_dir (str): 保存检查点的目录。
tag_or_iteration (int or str): 最新的迭代（步骤或纪元）编号或标签。
model (Layer): 要进行检查点的模型。
optimizer (Optimizer, optional): 要进行检查点的优化器。
infos (dict or None)): 你想保存的任何信息。
metric_type (str, optional): 指标类型。默认为 "val_loss"。