如何保存为pt文件而不是pth
时间: 2024-04-10 12:34:57 浏览: 35
要将模型保存为.pt文件而不是.pth文件,可以使用PyTorch的torch.save()函数。以下是保存为.pt文件的示例代码:
```python
import torch
# 假设你有一个名为model的PyTorch模型
model = ...
# 选择一个文件路径来保存模型
file_path = 'model.pt'
# 使用torch.save()函数将模型保存为.pt文件
torch.save(model.state_dict(), file_path)
```
这将会将模型的状态字典(state_dict)保存到指定的文件路径中。请确保使用.pt作为文件的扩展名。
相关问题
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:
```python
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:
```python
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:
```python
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!
pt文件与pth文件的区别
pt文件与pth文件的区别在于它们保存的模型参数的格式不同,pt文件保存的是PyTorch标准的checkpoint格式,而pth文件则是自定义的checkpoint格式。一般来说,如果要将模型参数在不同的框架之间传递,采用pt格式更为方便,因为目前大部分框架都可以读取pt格式的checkpoint文件。但如果只是在同一框架内进行模型参数的保存和加载,则可以使用pth格式。