*PyTorch .pt 或 .pth

PyTorch 的 `.pt` 或 `.pth` 文件格式是 PyTorch 模型的一种常见保存格式。`.pt` 文件通常是指 `torch.save()` 函数保存的对象，它可以是一个模型（`model.state_dict()`）、一组参数或者是整个训练状态（包括模型和优化器）。这种格式的优点是易于读取和加载，并且保留了完整的模型结构信息。

`.pth` 文件则是旧版本的PyTorch（<1.0.0）使用的格式，主要是保存模型的参数（weight和bias），而不是整个训练状态。不过大部分现代版本的 PyTorch 已经默认支持 `.pt` 格式，所以推荐使用 `.pt`。

为了加载 `.pt` 或 `.pth` 文件，你可以使用 `torch.load()` 函数，例如：

model = YourModel()  # 初始化模型
state_dict = torch.load('model.pt')  # 加载参数
model.load_state_dict(state_dict)  # 将参数加载到模型

# 或者加载整个训练状态
checkpoint = torch.load('model.pth', map_location='cpu')
model.load_state_dict(checkpoint['model'])
optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer'])

相关问题

.pt与.pth什么区别

.pt和.pth都是PyTorch模型文件的扩展名，但是它们的区别在于.pt文件是保存整个PyTorch模型的，而.pth文件只保存模型的参数。因此，如果要加载一个.pth文件，需要先定义模型的结构，然后再加载参数；而如果要加载一个.pt文件，则可以直接加载整个模型。

.pt和.pth模型的区别

.pt和.pth是pytorch中保存模型参数的两种格式。其中.pt文件是一种完整的模型文件，不仅包含了模型的参数，还包括了模型的结构。而.pth文件则只保存了模型的参数，不保存模型的结构。

.pt文件包含了模型的结构信息，因此在加载模型时不需要重新定义模型结构。这种文件可以直接被加载到模型中，开始进行训练和预测。而.pth文件，只保存了模型的参数，因此在加载模型时需要重新定义模型结构。因为它不保存模型的结构，所以文件更小，加快了文件的读写速度。

当我们需要把模型移植到另一个机器或者环境中时，用.pt格式可以更方便地实现迁移。总的来说，.pt文件适用于需要保存完整的模型信息的场合，而.pth文件适用于只需要保存模型参数的场合。