深度学习PyTorch生成的对象用.pt保存还是pickle保存

深度学习PyTorch生成的对象通常使用.pt进行保存，而不是pickle保存。因为.pt文件更适合PyTorch模型的序列化和反序列化。同时，.pt文件也支持CUDA张量的保存和恢复。pickle保存较通用，但在保存和加载大型PyTorch模型时可能会遇到一些问题。

相关问题

如何将pytorch模型保存为.pt文件

您可以使用以下代码将 PyTorch 模型保存为 .pt 文件：
import torch

# 定义模型
model = YourModel()

# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'model.pt')

其中，YourModel() 是您定义的 PyTorch 模型，model.state_dict() 是模型的参数字典，'model.pt' 是保存模型的文件名。

*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'])