Add new paddle.save/load cn doc (PaddlePaddle#2669)

* add paddle new save load doc

* move static save apis & polish multiple details

* add api mapping

* move apis place

* fix example code error

* polish model save load guide

* polish example code

* fix details example error

* polish guide doc

* change title format

* remove history reason

* remove other history reason

* add enable_static for old save/load

* add enable_static for old api

doc/fluid/advanced_guide/dygraph_to_static/program_translator_cn.rst

@@ -60,7 +60,7 @@ trace是指在模型运行时记录下其运行过哪些算子。TracedLayer就
 
     place = paddle.CPUPlace()
     exe = paddle.Executor(place)
-    program, feed_vars, fetch_vars = paddle.io.load_inference_model(save_dirname, exe)
+    program, feed_vars, fetch_vars = paddle.static.load_inference_model(save_dirname, exe)
     fetch, = exe.run(program, feed={feed_vars[0]: in_np}, fetch_list=fetch_vars)
 
 

doc/fluid/advanced_guide/dygraph_to_static/program_translator_en.rst

@@ -60,7 +60,7 @@ Load model and run it in static graph mode:
 
     place = paddle.CPUPlace()
     exe = paddle.Executor(place)
-    program, feed_vars, fetch_vars = paddle.io.load_inference_model(save_dirname, exe)
+    program, feed_vars, fetch_vars = paddle.static.load_inference_model(save_dirname, exe)
     fetch, = exe.run(program, feed={feed_vars[0]: in_np}, fetch_list=fetch_vars)
 
 However, as tracing only records operators once, if user's code contains Tensor-dependent (including Tensor value or Tensor shape) control flow, that is the Tensor can cause different operators being executed, then TracedLayer cannot handle this case. For instance:

doc/fluid/api_cn/fluid_cn/save_cn.rst

@@ -7,8 +7,8 @@ save
 .. py:function:: paddle.fluid.save(program, model_path)
 
 :api_attr: 声明式编程模式（静态图)
-:alias_main: paddle.save
-:alias: paddle.save,paddle.tensor.save,paddle.tensor.io.save
+:alias_main: paddle.static.save
+:alias: paddle.static.save
 :old_api: paddle.fluid.save
 
 

doc/fluid/api_cn/io_cn/load_cn.rst

@@ -6,8 +6,8 @@ load
 .. py:function:: paddle.fluid.io.load(program, model_path, executor=None, var_list=None)
 
 :api_attr: 声明式编程模式（静态图)
-:alias_main: paddle.load
-:alias: paddle.load,paddle.tensor.load,paddle.tensor.io.load
+:alias_main: paddle.static.load
+:alias: paddle.static.load
 :old_api: paddle.fluid.io.load
 
 

doc/fluid/beginners_guide/dygraph/DyGraph.md

@@ -551,7 +551,7 @@ static_layer.save_inference_model(save_dirname, feed=[0], fetch=[0])
 # 声明式编程中需要使用执行器执行之前已经定义好的网络
 place = paddle.CPUPlace()
 exe = paddle.Executor(place)
-program, feed_vars, fetch_vars = paddle.io.load_inference_model(save_dirname, exe)
+program, feed_vars, fetch_vars = paddle.static.load_inference_model(save_dirname, exe)
 # 声明式编程中需要调用执行器的run方法执行计算过程
 fetch, = exe.run(program, feed={feed_vars[0]: in_np}, fetch_list=fetch_vars)
 ```

doc/paddle/api/alias_api_mapping

@@ -8,7 +8,7 @@ paddle.nn.functional.common.alpha_dropout	paddle.nn.functional.alpha_dropout
 paddle.nn.functional.activation.log_sigmoid	paddle.nn.functional.log_sigmoid
 paddle.fluid.executor.Executor	paddle.static.Executor
 paddle.nn.functional.pooling.avg_pool2d	paddle.nn.functional.avg_pool2d
-paddle.fluid.dygraph.checkpoint.load_dygraph	paddle.load,paddle.framework.load
+paddle.framework.io.load	paddle.load,paddle.framework.load
 paddle.fluid.dygraph.container.Sequential	paddle.nn.Sequential
 paddle.fluid.dygraph.BilinearTensorProduct	paddle.nn.BilinearTensorProduct,paddle.nn.layer.BilinearTensorProduct,paddle.nn.layer.common.BilinearTensorProduct
 paddle.fluid.layers.box_coder	paddle.nn.functional.box_coder,paddle.nn.functional.vision.box_coder
@@ -251,7 +251,7 @@ paddle.nn.functional.activation.prelu	paddle.nn.functional.prelu
 paddle.tensor.linalg.matmul	paddle.matmul,paddle.tensor.matmul
 paddle.fluid.layers.generate_proposals	paddle.nn.functional.generate_proposals,paddle.nn.functional.vision.generate_proposals
 paddle.nn.layer.loss.SmoothL1Loss	paddle.nn.SmoothL1Loss,paddle.nn.layer.SmoothL1Loss
-paddle.fluid.dygraph.checkpoint.save_dygraph	paddle.save,paddle.framework.save
+paddle.framework.io.save	paddle.save,paddle.framework.save
 paddle.fluid.core	paddle.framework.core
 paddle.nn.functional.vision.grid_sample	paddle.nn.functional.grid_sample
 paddle.tensor.random.rand	paddle.rand,paddle.tensor.rand
@@ -282,7 +282,7 @@ paddle.framework.get_default_dtype	paddle.get_default_dtype
 paddle.fluid.layers.atan	paddle.atan,paddle.tensor.atan,paddle.tensor.math.atan
 paddle.fluid.layers.pad2d	paddle.nn.functional.pad2d,paddle.nn.functional.common.pad2d
 paddle.nn.layer.pooling.MaxPool3d	paddle.nn.MaxPool3d,paddle.nn.layer.MaxPool3d
-paddle.fluid.io.load	paddle.static.load,paddle.tensor.load,paddle.tensor.io.load
+paddle.fluid.io.load	paddle.static.load
 paddle.fluid.dygraph.learning_rate_scheduler.ExponentialDecay	paddle.ExponentialDecay,paddle.framework.ExponentialDecay
 paddle.fluid.layers.conv3d	paddle.static.nn.conv3d
 paddle.nn.layer.activation.Softmax	paddle.nn.Softmax
@@ -447,7 +447,7 @@ paddle.tensor.stat.numel	paddle.numel,paddle.tensor.numel
 paddle.nn.functional.activation.relu6	paddle.nn.functional.relu6
 paddle.tensor.math.cumsum	paddle.cumsum,paddle.tensor.cumsum
 paddle.fluid.layers.resize_trilinear	paddle.nn.functional.resize_trilinear,paddle.nn.functional.vision.resize_trilinear
-paddle.fluid.save	paddle.static.save,paddle.tensor.save,paddle.tensor.io.save
+paddle.fluid.io.save	paddle.static.save
 paddle.fluid.layers.scale	paddle.scale,paddle.tensor.scale,paddle.tensor.math.scale
 paddle.fluid.framework.default_startup_program	paddle.static.default_startup_program
 paddle.fluid.layers.noam_decay	paddle.nn.functional.noam_decay,paddle.nn.functional.learning_rate.noam_decay

doc/paddle/api/paddle/fluid/dygraph/checkpoint/load_dygraph_cn.rst

@@ -4,17 +4,17 @@ load
 ----
 
 
-.. py:function:: paddle.load(model_path, config=None)
+.. py:function:: paddle.fluid.dygraph.load_dygraph(model_path, config=None)
 
 
 该接口用于从磁盘中加载Layer和Optimizer的 ``state_dict`` ，该接口会同时加载 ``model_path + ".pdparams"`` 和 ``model_path + ".pdopt"`` 中的内容。
 
 .. note::
-    由于一些历史原因，如果从 ``paddle.io.save_inference_model`` 的存储结果中载入 ``state_dict`` ，动态图模式下参数的结构性变量名将无法被恢复。并且在将载入的 ``state_dict`` 配置到当前Layer中时，需要配置 ``Layer.set_state_dict`` 的参数 ``use_structured_name=False`` 。
+    如果从 ``paddle.static.save_inference_model`` 的存储结果中载入 ``state_dict`` ，动态图模式下参数的结构性变量名将无法被恢复。并且在将载入的 ``state_dict`` 配置到当前Layer中时，需要配置 ``Layer.set_state_dict`` 的参数 ``use_structured_name=False`` 。
 
 参数:
     - **model_path** (str) – 保存state_dict的文件前缀。该路径不应该包括后缀 ``.pdparams`` 或 ``.pdopt``。
-    - **config** (SaveLoadConfig, 可选) - 用于指定额外配置选项的 :ref:`cn_api_fluid_dygraph_jit_SaveLoadConfig` 对象，这些选项主要是用于兼容 ``paddle.io.save_inference_model`` 存储模型的格式。默认为 ``None``。
+    - **config** (SaveLoadConfig, 可选) - 用于指定额外配置选项的 :ref:`cn_api_fluid_dygraph_jit_SaveLoadConfig` 对象，这些选项主要是用于兼容 ``paddle.static.save_inference_model`` 存储模型的格式。默认为 ``None``。
 
 
 返回: 两个 ``dict`` ，即从文件中恢复的模型参数 ``dict`` 和优化器参数 ``dict``，如果只找到其中一个的存储文件，另一个返回None
@@ -29,23 +29,24 @@ load
 .. code-block:: python
 
     import paddle
-            
+    import paddle.fluid as fluid
+
     paddle.disable_static()
 
-    emb = paddle.nn.Embedding([10, 10])
+    emb = paddle.nn.Embedding(10, 10)
 
     state_dict = emb.state_dict()
-    paddle.save(state_dict, "paddle_dy")
+    fluid.save_dygraph(state_dict, "paddle_dy")
 
     scheduler = paddle.optimizer.lr_scheduler.NoamLR(
         d_model=0.01, warmup_steps=100, verbose=True)
     adam = paddle.optimizer.Adam(
         learning_rate=scheduler,
         parameters=emb.parameters())
     state_dict = adam.state_dict()
-    paddle.save(state_dict, "paddle_dy")
+    fluid.save_dygraph(state_dict, "paddle_dy")
 
-    para_state_dict, opti_state_dict = paddle.load("paddle_dy")
+    para_state_dict, opti_state_dict = fluid.load_dygraph("paddle_dy")
 
 
 

doc/paddle/api/paddle/fluid/dygraph/jit/SaveLoadConfig_cn.rst

@@ -5,7 +5,7 @@ SaveLoadConfig
 
 .. py:class:: paddle.SaveLoadConfig()
 
-用于配置接口 :ref:`cn_api_fluid_dygraph_jit_save` 和 :ref:`cn_api_fluid_dygraph_jit_load` 存储载入 :ref:`cn_api_fluid_dygraph_TranslatedLayer` 时的附加选项。
+用于配置接口 ``paddle.jit.save/load`` 和 ``paddle.load`` 存储载入时的附加选项。
 
 **示例代码：**
 
@@ -74,10 +74,10 @@ SaveLoadConfig
 
 .. py:attribute:: output_spec
 
-选择保存模型（ :ref:`cn_api_fluid_dygraph_TranslatedLayer` ）的输出变量，通过指定的这些变量能够使模型仅计算特定的结果。
-默认情况下，原始 :ref:`cn_api_fluid_dygraph_Layer` 的forward方法的所有返回变量都将配置为存储后模型 :ref:`cn_api_fluid_dygraph_TranslatedLayer` 的输出变量。
+选择保存模型（ ``paddle.jit.TranslatedLayer`` ）的输出变量，通过指定的这些变量能够使模型仅计算特定的结果。
+默认情况下，原始 ``paddle.nn.Layer`` 的forward方法的所有返回变量都将配置为存储后模型 ``paddle.jit.TranslatedLayer`` 的输出变量。
 
-``output_spec`` 属性类型需要是 ``list[Variable]``。如果输入的 ``output_spec`` 列表不是原始 :ref:`cn_api_fluid_dygraph_Layer` 的forward方法的所有返回变量，
+``output_spec`` 属性类型需要是 ``list[Variable]``。如果输入的 ``output_spec`` 列表不是原始 ``paddle.nn.Layer`` 的forward方法的所有返回变量，
 将会依据输入的 ``output_spec`` 列表对存储的模型进行裁剪。
 
 .. note::
@@ -132,7 +132,7 @@ SaveLoadConfig
 
 .. py:attribute:: model_filename
 
-存储转写 :ref:`cn_api_fluid_dygraph_Layer` 模型结构 ``Program`` 的文件名称。默认文件名为 ``__model__``。
+存储转写 ``paddle.nn.Layer`` 模型结构 ``Program`` 的文件名称。默认文件名为 ``__model__``。
 
 **示例代码**
     .. code-block:: python
@@ -183,7 +183,7 @@ SaveLoadConfig
 
 .. py:attribute:: params_filename
 
-存储转写 :ref:`cn_api_fluid_dygraph_Layer` 所有持久参数（包括 ``Parameters`` 和持久的 ``Buffers``）的文件名称。默认文件名称为 ``__variable__``。
+存储转写 ``paddle.nn.Layer`` 所有持久参数（包括 ``Parameters`` 和持久的 ``Buffers``）的文件名称。默认文件名称为 ``__variable__``。
 
 **示例代码**
     .. code-block:: python
@@ -236,10 +236,13 @@ SaveLoadConfig
 .. py:attribute:: separate_params
 
 配置是否将 :ref:`cn_api_fluid_dygraph_Layer` 的参数存储为分散的文件。
-（这是为了兼容接口 :ref:`cn_api_fluid_io_save_inference_model` 的行为）
+（这是为了兼容接口 ``paddle.static.save_inference_model`` 的行为）
 
 如果设置为 ``True`` ，每个参数将会被存储为一个文件，文件名为参数名，同时``SaveLoadConfig.params_filename`` 指定的文件名将不会生效。默认为 ``False``。
 
+.. note::
+    仅用于 ``paddle.load`` 方法.
+
 **示例代码**
     .. code-block:: python
 
@@ -273,7 +276,7 @@ SaveLoadConfig
             adam.clear_grad()
 
         model_path = "simplenet.example.model.separate_params"
-        config = paddle.jit.SaveLoadConfig()
+        config = paddle.SaveLoadConfig()
         config.separate_params = True
 
         # saving with configs.separate_params
@@ -307,11 +310,11 @@ SaveLoadConfig
         linear = paddle.nn.Linear(5, 1)
 
         state_dict = linear.state_dict()
-        paddle.save(state_dict, "paddle_dy")
+        paddle.save(state_dict, "paddle_dy.pdparams")
 
-        configs = paddle.SaveLoadConfig()
-        configs.keep_name_table = True
-        para_state_dict, _ = paddle.load("paddle_dy", configs)
+        config = paddle.SaveLoadConfig()
+        config.keep_name_table = True
+        para_state_dict = paddle.load("paddle_dy.pdparams", config)
 
         print(para_state_dict)
         # the name_table is 'StructuredToParameterName@@'

doc/paddle/api/paddle/fluid/dygraph/layers/Layer_cn.rst

@@ -410,12 +410,12 @@ buffer是一个非参数类型的变量，不会被优化器更新，但在评
                 
     paddle.disable_static()
     
-    emb = paddle.nn.Embedding([10, 10])
+    emb = paddle.nn.Embedding(10, 10)
 
     state_dict = emb.state_dict()
-    paddle.save(state_dict, "paddle_dy")
+    paddle.save(state_dict, "paddle_dy.pdparams")
     
-    para_state_dict, _ = paddle.load("paddle_dy")
+    para_state_dict = paddle.load("paddle_dy.pdparams")
 
     emb.set_state_dict(para_state_dict)