pth权重文件转化pt文件

在 PyTorch 中，.pth 文件和 .pt 文件都是用于保存模型权重的文件格式。如果你有一个 .pth 文件，想要将其转化为 .pt 文件，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，需要安装 PyTorch。如果你还没有安装，可以在命令行中输入以下命令进行安装：

   pip install torch

2. 在 Python 中，使用 torch.load() 函数加载 .pth 文件：

   import torch
   
   model = torch.load('model_weights.pth')

3. 保存模型为 .pt 文件，可以使用 torch.save() 函数：

   torch.save(model.state_dict(), 'model_weights.pt')

注意，这里只保存了模型的权重，而没有保存模型的结构。如果需要保存模型的结构，可以将模型本身保存为 .pt 文件：

   torch.save(model, 'model.pt')

这样，模型的结构和权重都被保存为 .pt 文件。

希望这个回答能够帮助你！

相关问题

如何将faster rcnn训练出来的.pth权重文件转换为.pt文件

可以使用PyTorch官方的torch.save()函数将.pth权重文件转换为.pt文件。以下为示例代码：

import torch

# 加载faster rcnn训练出来的.pth权重文件
model_weights = torch.load('path/to/faster_rcnn_weights.pth')

# 保存为.pt文件
torch.save(model_weights, 'path/to/faster_rcnn_weights.pt')

执行以上代码即可将.pth权重文件转换为.pt文件。注意保存的文件名需要修改为新文件名。

如何将yolov7的pth文件转为pt文件，附代码

YOLOv7通常使用的预训练模型格式是.pth（PyTorch的检查点格式），如果你想要将其转换为.pt（权重文件）以便于在其他项目中加载，可以按照以下步骤操作：

首先，你需要安装torch和torchvision库，如果还没有安装，可以使用pip安装：

pip install torch torchvision

然后，你可以使用以下Python代码进行转换：

import torch

# 加载.pth文件
model = torch.load('yolov7.pth', map_location=torch.device('cpu'))

# 将模型保存为.pt文件
if not model['state_dict'].keys().startswith('module.'):
    # 如果模型不是使用DataParallel训练的，去掉module前缀
    from collections import OrderedDict
    new_state_dict = OrderedDict()
    for k, v in model['state_dict'].items():
        name = k[7:] if k.startswith('module.') else k
        new_state_dict[name] = v
else:
    new_state_dict = model['state_dict']

torch.save({'state_dict': new_state_dict}, 'yolov7.pt')

这个脚本假设.yolov7.pth是单卡训练的结果，如果不是，你可能需要稍微调整map_location部分。运行这段代码后，新的'yolov7.pt'文件应该包含了转换后的模型权重。