pth文件和pt文件的区别

.pth文件和.pt文件都是PyTorch模型文件的扩展名。一些版本的PyTorch使用.pth作为模型文件的默认扩展名，而另一些版本则使用.pt作为默认扩展名。实际上，这两种扩展名的文件格式是相同的，都是使用Python的pickle模块将模型参数序列化并保存在文件中。

因此，从技术上讲，.pth文件和.pt文件没有区别。在PyTorch中，您可以使用.load_state_dict()方法来加载.pth或.pt文件中的模型参数。例如，如果您有一个名为'model.pth'的模型文件，可以使用以下代码加载它：

model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))

同样，如果您的模型文件扩展名是.pt，您可以使用相同的代码：

model.load_state_dict(torch.load('model.pt'))

需要注意的是，不同版本的PyTorch可能对.pth和.pt文件的支持有所不同，因此建议使用与您正在使用的PyTorch版本相对应的文件扩展名。

相关问题

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。

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。