如何保存为pt文件而不是pth

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：

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

pt和pth文件如何转化

pt和pth文件是PyTorch中保存模型参数的文件格式。pt文件是保存了完整的模型结构和参数信息，而pth文件只保存了模型的参数信息。

要将pt文件转化为pth文件，可以使用以下步骤：
1. 加载pt文件：使用PyTorch的torch.load()函数加载pt文件，将其转化为模型对象。
2. 提取参数：从加载的模型对象中提取参数信息。
3. 保存参数：使用torch.save()函数将提取的参数保存为pth文件。

以下是示例代码：

import torch

# 加载pt文件
model = torch.load('model.pt')

# 提取参数
parameters = model.state_dict()

# 保存参数为pth文件
torch.save(parameters, 'model.pth')

要将pth文件转化为pt文件，可以使用以下步骤：
1. 创建模型对象：根据模型的结构，创建一个对应的模型对象。
2. 加载参数：使用torch.load()函数加载pth文件中的参数信息。
3. 将参数加载到模型对象中：使用模型对象的load_state_dict()方法将加载的参数信息加载到模型中。
4. 保存模型：使用torch.save()函数将包含模型结构和参数信息的模型保存为pt文件。

以下是示例代码：

import torch
import torchvision.models as models

# 创建模型对象
model = models.resnet18()

# 加载参数
parameters = torch.load('model.pth')

# 将参数加载到模型对象中
model.load_state_dict(parameters)

# 保存模型为pt文件
torch.save(model, 'model.pt')

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！