如何从AI Studio导出训练好的模型？

如何从AI Studio导出训练好的模型？该问题询问的是在AI Studio平台上完成模型训练后，如何将其导出的具体操作方法。

在AI Studio平台上完成模型训练后，导出模型是一个关键步骤，以便后续部署或进一步开发,以下是详细的导出方法和注意事项：

导出模型的几种常用方式

使用PaddlePaddle官方API导出

import paddle
from paddle.static import InputSpec
# 定义模型输入输出
model = paddle.vision.models.ResNet50(pretrained=True)
input_spec = InputSpec(shape=[None, 3, 224, 224], dtype='float32', name='input')
# 导出为静态图模型
paddle.jit.save(model, path_prefix='./inference_model', input_spec=[input_spec])

保存为PaddlePaddle格式的完整模型

# 保存模型结构和参数
paddle.save(model.state_dict(), 'model.pdparams')
# 保存模型结构
paddle.save(model, 'model.pdmodel')

转换为ONNX格式（跨平台部署）

# 需要安装onnx和paddle2onnx
!pip install onnx paddle2onnx
import paddle2onnx
# 导出ONNX模型
paddle2onnx.export(
    model, 
    'input.pdmodel', 
    'model.onnx', 
    opset_version=12,
    input_shape_dict={'input': [1, 3, 224, 224]}
)

导出时的注意事项

1. 模型格式选择：

   

   • .pdmodel/.pdparams：PaddlePaddle原生格式，适合在Paddle生态内使用
   • .onnx：跨平台格式，适合部署到非Paddle环境
   • .pb：TensorFlow格式（如需转换）

2. 版本兼容性：

   • 确保导出的PaddlePaddle版本与部署环境一致
   • ONNX opset版本选择需考虑目标平台的支持情况

3. 量化与优化：

   • 导出前可进行模型量化以减小体积
   • 使用PaddleSlim进行模型压缩

部署建议

1. 本地部署：使用Paddle Inference或Paddle Serving
2. 移动端部署：转换为Paddle Lite格式
3. Web部署：考虑使用Paddle.js或转换为ONNX后通过ONNX.js运行

常见问题解决

• 导出失败：检查模型是否包含不支持的操作
• 部署报错：确认输入输出张量形状匹配
• 性能问题：尝试开启MKLDNN加速或使用TensorRT优化

通过以上方法，您可以灵活地将AI Studio中训练好的模型导出,适应各种部署场景的需求。