pth文件解压后怎么输出为pth文件

可以使用以下命令将解压后的文件保存为.pth文件：

import torch

model = torch.load('path_to_unzipped_file')
torch.save(model, 'path_to_new_pth_file.pth')

其中，'path_to_unzipped_file'是解压后的文件路径，'path_to_new_pth_file.pth'是保存.pth文件的路径。注意，保存.pth文件时需要使用torch.save()函数。

相关问题

.pth.tar转.pth文件

.pth.tar 文件通常是在 Python 中用于打包 PyTorch 模型的状态（state_dict）以及可能的其他元数据的tar归档文件。当我们在训练模型后保存其权重和其他配置信息时，可能会将其压缩成.pth.tar格式，以便于版本控制、分发或备份。

将.pth.tar文件转换为单独的.pth文件，主要是为了方便加载和管理。要完成这个转换，你可以按照以下步骤操作：

1. 使用 `tar` 工具解压.pth.tar文件：

   tar -xvf your_model.pth.tar -C path/to/save

这会把内容解压到指定目录。

2. 找到解压后的.pth文件，它通常是模型状态字典文件，名字可能是model.pth或者其他类似名称。

3. 如果只有一个.pth文件，直接加载即可。如果是目录结构下的.pth文件，你需要找到对应模型的模块名，如`your_model.pytorch`，然后通过`torch.load()`函数加载：

   import torch
   state_dict = torch.load('path_to_your_model.pth')

没有 jittor.pth 文件

jittor.pth 文件是用于加载预训练模型的权重参数的文件。如果你没有下载预训练模型，或者下载的模型不包含 jittor.pth 文件，那么你需要先下载预训练模型并解压。如果你已经下载了模型但是缺少 jittor.pth 文件，你可以尝试重新下载模型或者使用其他来源的模型。另外，你也可以尝试自己训练模型并保存权重参数为 jittor.pth 文件。