复现度量学习时，做微调再训练时，导入预训练模型报错

[Hsoms]

报错信息：

没有微调时，训练生成的模型格式如下： 没有微调时，模型保存部分代码：

[iclementine]

所用的 paddle 版本？ 加载的时候传的参数是？

这里存在一些问题。是因为保存用的是 fluid.save 而加载的时候提示的是 Load_program_state 只能读取那三个 api 保存的结果。

[Hsoms]

paddle版本为2.0.0

传入指令使用的是readme说明中的默认参数，仅仅将预训练模型地址做了应有的替换

我知道提示的内容，但是不明白，这读入的预训练模型到底要什么格式的，输出已经是paddle规定的样式啊。其次就是，这应该源码呀，怎么会有调用出问题，不是还用源码测出了调优数据吗。

[iclementine]

其实需要保存的东西一般来说会有 pdopt 优化器 pdmode 模型结构定义 pdparams 参数文件

load_program_state 是一个较老的接口了，它适用于加载分散的参数文件。每个参数一个文件存在文件夹中。 我们现在推荐的用法是用 paddle.save paddle.load 之类的接口。用于保存 paddle.nn.Layer 的的 state_dict 和优化器的 state_dict. 会得到 pdparams 和 pdopt 还有一套用于静态图的 paddle.static.save paddle.static.load 接口。用于保存 program(paddle 的计算图)和参数等。会得到 pdparams, pdopt 和 pdmodel

如果是示例代码过时了，请给一下网址，我让对应的同学更新一下最新的写法。

[Hsoms]

你好，应该代码过时，代码地址： https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleCV/metric_learning