pkl和pth什么区别

pkl和pth都是用于保存模型参数的文件格式，但是它们的保存方式和使用场景略有不同。

pkl是Python的标准序列化模块pickle所生成的文件格式，可以用于保存Python对象，包括模型参数。pkl文件适用于跨平台或跨Python版本使用，但是由于其序列化过程会将Python对象转换为字节流，因此pkl文件的大小通常比pth文件要大。

而pth是PyTorch库中的一种特殊文件格式，用于保存PyTorch模型的权重参数。pth文件只能在PyTorch中使用，因此在同一平台或Python版本下使用pth文件更加高效。另外，由于PyTorch模型通常包含多个参数文件，因此使用pth文件能够更加方便地管理和使用多个参数文件。

相关问题

pth和pkl用什么打开

.pth和.pkl是PyTorch中保存模型的两种常见格式，可以使用Python中的pickle库打开.pkl，通常使用torch.load()函数打开.pth文件。

下面是以.pth为例的示例代码：

import torch

# 加载模型
model = torch.load('model.pth')

# 使用模型进行推理或训练等操作
output = model(input)

需要注意的是，加载.pth文件时需要确保代码和保存模型时使用的PyTorch版本一致。如果版本不一致可能会出现兼容性问题。

如何将pkl文件转为pth

您可以按照以下步骤将pkl文件转换为pth文件：
1. 在服务器端，使用`pickle`模块加载pkl文件到一个字典中，命名为`info_dict`。
2. 创建一个新的pth文件，在其中将`info_dict`保存为pth格式的文件，命名为`pkl_model_vgg16.pth`。

在本地端加载pth文件时，可以按照以下步骤进行：
1. 导入`pickle`模块，并在本地端定义设备为GPU或CPU，根据是否可用CUDA。
2. 创建一个空的VGG16模型并将其设置为评估模式。
3. 将模型移到设备上（如果可用）。
4. 使用`pickle`模块加载pth文件中的字典数据到`info_dict`中。
5. 使用`load_state_dict`方法将`info_dict`中的权重加载到模型中。

请注意，下载到本地电脑的pkl文件可能会出现版本不统一的问题，例如`_pickle.UnpicklingError: A load persistent id instruction was encountered...`。这是由于不同版本的PyTorch之间的兼容性问题导致的。