如何载入保存训练好的模型？

[Ryan906k9]

使用了预训练模型进行 finetune：

import paddlenlp as ppnlp

# 设置想要使用模型的名称
MODEL_NAME = "ernie-1.0"

ernie_model = ppnlp.transformers.ErnieModel.from_pretrained(MODEL_NAME)
model = ppnlp.transformers.ErnieForTokenClassification.from_pretrained(MODEL_NAME, num_classes=train_ds.num_label)
tokenizer = ppnlp.transformers.ErnieTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)

训练完成后：

model.save_pretrained('./checkpoint')
tokenizer.save_pretrained('./checkpoint')

请问训练完成后应该如何加载保存的模型？

[guoshengCS]

和model.save_pretrained('./checkpoint')及tokenizer.save_pretrained('./checkpoint')对应，使用model.from_pretrained('./checkpoint')及tokenizer.from_pretrained('./checkpoint')就可以了

[guoshengCS]

model.from_pretrained和tokenizer.from_pretrained是支持按照bert-base-uncased这种模型名称或者本地训练模型的路径来导入模型的

[guoshengCS]

另外通过

model.save_pretrained('./checkpoint')
tokenizer.save_pretrained('./checkpoint')

保存下来的内容（如下）中的model_state.pdparams是通过Paddle原生的save接口保存的，也可以使用Paddle原生的load接口来加载

-rw-r--r-- 1 root root  416 Mar  2 07:56 model_config.json
-rw-r--r-- 1 root root 632M Mar  2 07:56 model_state.pdparams
-rw-r--r-- 1 root root  141 Mar  2 07:56 tokenizer_config.json
-rw-r--r-- 1 root root 227K Mar  2 07:56 vocab.txt

[Ryan906k9]

另外通过

model.save_pretrained('./checkpoint')
tokenizer.save_pretrained('./checkpoint')

保存下来的内容（如下）中的model_state.pdparams是通过Paddle原生的save接口保存的，也可以使用Paddle原生的load接口来加载

-rw-r--r-- 1 root root  416 Mar  2 07:56 model_config.json
-rw-r--r-- 1 root root 632M Mar  2 07:56 model_state.pdparams
-rw-r--r-- 1 root root  141 Mar  2 07:56 tokenizer_config.json
-rw-r--r-- 1 root root 227K Mar  2 07:56 vocab.txt

谢谢！