pytorch解析.pth文件
时间: 2024-05-14 18:18:03 浏览: 10
在 PyTorch 中,可以使用 `torch.load()` 函数来加载 `.pth` 文件并将其转换为 PyTorch 模型。这个函数返回的对象是一个 Python 字典,其中包含了模型的各个组件,例如模型的权重、偏差、优化器状态等等。
以下是一个简单的示例代码,可以加载一个 `.pth` 文件并输出其中包含的组件:
```
import torch
# 加载模型
model = torch.load('model.pth')
# 输出模型中包含的组件
for key in model.keys():
print(key)
```
如果你只想加载模型的权重,可以使用以下代码:
```
import torch
# 定义模型
model = MyModel()
# 加载权重
model.load_state_dict(torch.load('weights.pth'))
```
在这个例子中,`MyModel()` 是你定义的模型类,`weights.pth` 是只包含模型权重的 `.pth` 文件。使用 `load_state_dict()` 函数可以将权重加载到模型中。
相关问题
pytorch .pth.tar .pk
这些都是 PyTorch 模型文件的扩展名。`.pth` 文件通常是指 PyTorch 模型的参数文件,也称为权重文件,它存储了训练好的模型的权重参数。`.tar` 扩展名表示这是一个压缩文件,可以通过解压缩来获得权重文件。`.pk` 扩展名通常是指 PyTorch 模型的完整保存文件,它包含了模型的结构、参数和其他属性。
在 PyTorch 中,可以使用 `state_dict()` 方法将模型的参数保存为 `.pth` 文件,使用 `torch.save()` 方法将整个模型保存为 `.pk` 文件。要加载这些文件,可以使用 `torch.load()` 方法。
训练的.pytorch文件和.h5文件可以保存为.pth文件吗
是的,可以将训练的 PyTorch 模型保存为 .pth 文件。在 PyTorch 中,可以使用 torch.save() 函数将训练好的模型保存为 .pth 文件,例如:
```python
import torch
# 假设已经定义了一个模型 model
# ...
# 保存模型为.pth文件
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
```
同样地,Keras 中训练的模型可以保存为 .h5 文件。如果要将 .h5 文件转换为 .pth 文件,可以使用 PyTorch 官方提供的工具 `pytorch-hub`,具体步骤如下:
1. 安装 pytorch-hub:
```bash
pip install pytorch-hub
```
2. 使用如下命令将 .h5 文件转换成 PyTorch 模型:
```bash
python -m pytorch_hub.convert_keras model.h5 model.pth
```
注意:转换文件时需要保证模型结构相同。如果模型结构不同,需要手动实现转换。