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.pt
或.pth
文件扩展名通常用于表示PyTorch的模型文件。torch.save
和torch.load
或torch.jit.save
和torch.jit.load
函数进行保存和加载。.pt
文件可能是通过torch.save
保存的模型状态字典(state_dict),也可能是通过TorchScript序列化的完整模型。.bin
文件在PyTorch中不是标准的文件扩展名,但有时候会被用来存储模型的权重。.bin
文件可能需要与模型的定义一起使用,即首先加载模型的结构,然后通过某种方式(例如使用torch.load
)加载.bin
文件中的参数。.pt
文件是一个方便的选择。.pt
文件使得模型的分享和部署变得简单,因为接收方不需要模型的原始代码定义就能加载和使用模型。.bin
文件可能会被使用。.pt
和.bin
文件在PyTorch中的主要区别在于它们保存的内容和使用场景。.pt
文件可以保存完整的模型(结构和参数),而.bin
文件通常只保存模型的参数。在实际使用中,选择哪种格式取决于特定的需求和上下文。例如,如果需要将模型分享给其他人或部署到生产环境,.pt
文件通常是更好的选择。如果在模型开发过程中频繁更改模型结构,可能会选择.bin
文件来保存和加载参数。
import torch import torch.nn as nn # 定义模型结构 class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyModel, self).__init__() # 添加模型层定义... def forward(self, x): # 定义前向传播... return x # 初始化模型 model = MyModel() # 加载模型状态字典 state_dict = torch.load('model_state_dict.pt') model.load_state_dict(state_dict)
import torch # 直接加载序列化的模型(不需要先定义模型结构) model = torch.jit.load('model_scripted.pt')
import torch import torch.nn as nn # 定义模型结构(必须和保存权重时的结构匹配) class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyModel, self).__init__() # 添加模型层定义... def forward(self, x): # 定义前向传播... return x # 初始化模型 model = MyModel() # 加载模型权重 weights = torch.load('model_weights.bin') model.load_state_dict(weights)
在这两种情况下,.pt
文件通常使用torch.save
来保存,而.bin
文件可能是使用torch.save
保存的模型参数。在加载模型参数(无论是.pt
还是.bin
文件)时,必须确保模型定义与保存参数时使用的定义相匹配。如果文件包含了通过TorchScript序列化的模型,则可以直接加载整个模型,而不需要先定义模型结构。
import torch import torch.nn as nn # 假设我们有一个模型实例 model = MyModel() # 训练模型... # 保存模型状态字典 torch.save(model.state_dict(), 'model_state_dict.pt')
import torch import torch.nn as nn # 假设我们有一个模型实例 model = MyModel() # 训练模型... # 将模型转换为TorchScript scripted_model = torch.jit.script(model) # 保存序列化的模型 torch.jit.save(scripted_model, 'model_scripted.pt')
import torch import torch.nn as nn # 假设我们有一个模型实例 model = MyModel() # 训练模型... # 保存模型权重 torch.save(model.state_dict(), 'model_weights.bin')
在存储模型时,.pt
文件通常使用torch.save
函数来保存模型的state_dict
或者经过TorchScript序列化的完整模型。.bin
文件也可以通过torch.save
保存模型的state_dict
,但文件扩展名仅为自定义选择,不影响文件的实际内容或格式。重要的是要确保在加载模型时使用与保存时相同的方法和文件格式。
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