保存训练模型的后缀都有什么

保存训练模型的后缀可以根据不同的框架和工具而有所差异。以下是一些常见的保存训练模型的后缀：

- TensorFlow：.ckpt、.pb、.h5、.tflite
- PyTorch：.pt、.pth
- Keras：.h5、.hd5、.hdf5
- Caffe：.caffemodel、.prototxt
- MXNet：.params、.json、.symbol
- ONNX：.onnx

需要注意的是，同一个框架中，不同的保存方法可能会产生不同的后缀。

相关问题

pytorch 模型的后缀名

在PyTorch中，模型文件通常使用`.pt`（也称为`.pth`）作为后缀名。这种格式的文件是PyTorch专有的模型保存格式，用于存储训练好的模型参数和结构。当你保存一个PyTorch模型时，可以使用`torch.save()`函数，例如：

model = ... # 初始化模型
torch.save(model.state_dict(), 'model_name.pt')

同样，当你加载模型时，可以使用`torch.load()`配合模型类来恢复模型：

model = YourModelClass()  # 假设YourModelClass是你的模型类
model.load_state_dict(torch.load('model_name.pt'))

temsorflow保存和加载模型的所有代码，后缀为.pd

我可以回答这个问题。TensorFlow 保存和加载模型的代码如下：

保存模型：

import tensorflow as tf

# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, input_shape=(784,), activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

# 保存模型
model.save('my_model.h5')

加载模型：

import tensorflow as tf

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')

# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(x_test)

其中，`my_model.h5` 是保存模型的文件名，后缀为 `.h5`。