pytorch训练出来的模型是什么格式的，要怎么部署

PyTorch 训练出来的模型通常是保存为 `.pt` 或 `.pth` 格式的文件。这些文件包含了模型的权重参数以及其他相关信息，例如优化器的状态等。

要将 PyTorch 训练出来的模型部署到实际应用中，通常需要将模型转换成其他格式，例如 ONNX 或 TensorFlow 格式。这样做的好处是可以使模型在不同的深度学习框架之间进行转移和部署，同时还可以加速模型的推理速度。

以下是将 PyTorch 模型转换成 ONNX 格式的示例代码：

import torch
import torchvision
import onnx

# 加载 PyTorch 模型
model = torchvision.models.resnet18()
model.load_state_dict(torch.load('resnet18.pt'))

# 将 PyTorch 模型转换成 ONNX 格式
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
input_names = ['input']
output_names = ['output']
onnx_path = 'resnet18.onnx'
torch.onnx.export(model, dummy_input, onnx_path, verbose=False,
                  input_names=input_names, output_names=output_names)

# 加载 ONNX 模型
onnx_model = onnx.load(onnx_path)

在上述代码中，我们首先加载 PyTorch 模型，并将其保存为 `.pt` 格式的文件。然后，我们使用 `torch.onnx.export()` 函数将 PyTorch 模型转换成 ONNX 格式，并将其保存为 `.onnx` 格式的文件。最后，我们使用 `onnx.load()` 函数加载 ONNX 模型。

在将 PyTorch 模型转换成其他格式之后，我们可以使用其他深度学习框架或者自己实现的推理引擎来加载和运行模型。例如，我们可以使用 TensorFlow Serving 来部署 TensorFlow 格式的模型，或者使用自己实现的 C++ 推理引擎来运行 ONNX 格式的模型。