torch中的.pt文件可以转为.pth文件吗

可以，可以使用torch.save()函数将模型保存为.pth文件，也可以使用torch.load()函数加载.pt文件，然后使用torch.save()函数将其保存为.pth文件。示例代码如下：

# 加载.pt文件
model = torch.load('model.pt')

# 将模型保存为.pth文件
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')

在加载.pth文件时，可以使用以下代码：

# 加载.pth文件
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))

相关问题

如何将yolov7的pth文件转为pt文件，附代码

YOLOv7通常使用的预训练模型格式是.pth（PyTorch的检查点格式），如果你想要将其转换为.pt（权重文件）以便于在其他项目中加载，可以按照以下步骤操作：

首先，你需要安装torch和torchvision库，如果还没有安装，可以使用pip安装：

pip install torch torchvision

然后，你可以使用以下Python代码进行转换：

import torch

# 加载.pth文件
model = torch.load('yolov7.pth', map_location=torch.device('cpu'))

# 将模型保存为.pt文件
if not model['state_dict'].keys().startswith('module.'):
    # 如果模型不是使用DataParallel训练的，去掉module前缀
    from collections import OrderedDict
    new_state_dict = OrderedDict()
    for k, v in model['state_dict'].items():
        name = k[7:] if k.startswith('module.') else k
        new_state_dict[name] = v
else:
    new_state_dict = model['state_dict']

torch.save({'state_dict': new_state_dict}, 'yolov7.pt')

这个脚本假设.yolov7.pth是单卡训练的结果，如果不是，你可能需要稍微调整map_location部分。运行这段代码后，新的'yolov7.pt'文件应该包含了转换后的模型权重。

怎么把ckpt文件转为bin文件

将PyTorch模型的检查点(ckpt)文件转换为二进制(bin)文件通常是为了更方便地存储和加载模型权重。这一步骤通常是通过PyTorch的`torch.save()`函数和`torch.load()`函数配合来进行的。以下是基本步骤：

1. **保存为bin文件**:

   import torch
   model = YourModel()  # 假设这是你的模型实例
   state_dict = model.state_dict()  # 获取模型的状态字典
   torch.save(state_dict, 'model.bin')  # 将状态字典保存为bin文件

2. **从bin文件加载**:

   loaded_state_dict = torch.load('model.bin', map_location='cpu')  # 如果在CPU上加载，map_location='cpu'
   model.load_state_dict(loaded_state_dict)  # 使用state_dict更新模型的参数

注意，`.bin`不是官方推荐的格式，而是自定义的一种形式。PyTorch更倾向于使用`.pt` (Python pickle) 或者 `model.pth` (官方持久化格式)。