浅谈pytorch 模型 .pt, .pth, .pkl的区别及模型保存方式

我们经常会看到后缀名为.pt, .pth, .pkl的pytorch模型文件，这几种模型文件在格式上有什么区别吗？

其实它们并不是在格式上有区别，只是后缀不同而已（仅此而已），在用torch.save()函数保存模型文件时，各人有不同的喜好，有些人喜欢用.pt后缀，有些人喜欢用.pth或.pkl.用相同的torch.save（）语句保存出来的模型文件没有什么不同。

在pytorch官方的文档/代码里，有用.pt的，也有用.pth的。一般惯例是使用.pth,但是官方文档里貌似.pt更多，而且官方也不是很在意固定用一种。

模型保存与调用方式一：

保存：

torch.save(model.state_dict(), mymodel.pth)#只保存模型权重参数，不保存模型结构

调用：

model = My_model(*args, **kwargs) #这里需要重新模型结构，My_model
model.load_state_dict(torch.load(mymodel.pth))#这里根据模型结构，调用存储的模型参数
model.eval()

模型保存与调用方式一：

保存：

torch.save(model, mymodel.pth)#保存整个model的状态

调用：

model=torch.load(mymodel.pth)#这里已经不需要重构模型结构了，直接load就可以
model.eval()

补充知识：关于python 导入包 .pth文件

Python在遍历已知的库文件目录过程中，如果见到一个.pth 文件，就会将文件中所记录的路径加入到 sys.path 设置中，于是 .pth 文件说指明的库也就可以被 Python 运行环境找到了。

python中有一个.pth文件，该文件的用法是：

首先xxx.pth文件里面会书写一些路径，一行一个。

将xxx.pth文件放在特定位置，则可以让python在加载模块时，读取xxx.pth中指定的路径。

*******************************************

有时，在用import导入项目文件夹里自己写的python文件时，常常说找不到该文件，这时可以将项目路径添加到PYTHONPATH下。

暂时添加：

import sys
sys.path.append(项目路径)

这种方法只会存在内存里，一旦退出python就没有了

一劳永逸：

在 XXX/pythonXXX/site-packages/ （python 包安装路径） 下新建后缀为 .pth的文件，在其中加入你的项目路径，比如

K:\Desktop\face_detect\DFace-win64-master\src
K:\Desktop\face_detect\DFace-win64-master\src\core

*******************************************

有时候我们正在修改或调试的程序会是一个库，为修改方便，我们可能不大希望把它放到 site-packages 下面，而是更愿意把它保留在原始的工程目录中，以方便 IDE 和版本控制工具进行管理。那么怎么能让 Python 运行环境找到这个库呢？

原理上， Python 运行环境查找库文件时本质是对 sys.path 列表的遍历，如果我们想给运行环境注册新的类库进来，

要么得用代码给 sys.path 列表增加新路径；

要么得调整 PYTHONPATH 环境变量；

要么就得把库文件复制到已经在 sys.path 设置中的路径中去（比如 site-packages 目录）；

这些方法都不够方便。最简单的办法是用 .pth 文件来实现。Python 在遍历已知的库文件目录过程中，如果见到一个 .pth 文件，就会将文件中所记录的路径加入到 sys.path 设置中，于是 .pth 文件说指明的库也就可以被 Python 运行环境找到了。

其实，easy_install 所依赖的 egg 包安装就是靠 site-packages 目录下的 .pth 文件添加对 egg 包的引用实现的。所以修改对应的 .pth 文件内容，就可以实现对 egg 包的卸载。

以上这篇浅谈pytorch 模型 .pt, .pth, .pkl的区别及模型保存方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • python生成requirements.txt的两种方法

    python项目如何在另一个环境上重新构建项目所需要的运行环境依赖包? 使用的时候边记载是个很麻烦的事情,总会出现遗漏的包的问题,这个时候手动安装也很麻烦,不能确定代码报错的需要安装的包是什么版本.这些问题,requirements.txt都可以解决! 生成requirements.txt,有两种方式: 第一种 适用于 单虚拟环境的情况: : pip freeze > requirements.txt 为什么只适用于单虚拟环境?因为这种方式,会将环境中的依赖包全都加入,如果使用的全局环境,则下载

  • python模块导入的细节详解

    python模块导入细节 本文主要介绍了关于python模块导入的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧 官方手册:https://docs.python.org/3/tutorial/modules.html 可执行文件和模块 python源代码文件按照功能可以分为两种类型: 用于执行的可执行程序文件 不用与执行,仅用于被其它python源码文件导入的模块文件 例如文件a.py和b.py在同一目录下,它们的内容分别是: # b.py x="var x in m

  • pytorch 加载(.pth)格式的模型实例

    有一些非常流行的网络如 resnet.squeezenet.densenet等在pytorch里面都有,包括网络结构和训练好的模型. pytorch自带模型网址:https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/torchvision/torchvision-models/ 按官网加载预训练好的模型: import torchvision.models as models # pretrained=True就可以使用预训练的模型 resnet18 = mod

  • Python3导入自定义模块的三种方法详解

    Python3导入自定义模块的三种方法详解

    前话 最近跟着廖雪峰的教程学到 模块 这一节.关于如何自定义一个模块,如果大家不懂的话先来看看基本的介绍: 模块 在计算机程序的开发过程中,随着程序代码越写越多,在一个文件里代码就会越来越长,越来越不容易维护. 为了编写可维护的代码,我们把很多函数分组,分别放到不同的文件里,这样,每个文件包含的代码就相对较少,很多编程语言都采用这种组织代码的方式.在Python中,一个.py文件就称之为一个模块(Module). 使用模块有什么好处? 最大的好处是大大提高了代码的可维护性.其次,编写代码不必从零

  • 浅谈pytorch 模型 .pt, .pth, .pkl的区别及模型保存方式

    我们经常会看到后缀名为.pt, .pth, .pkl的pytorch模型文件,这几种模型文件在格式上有什么区别吗? 其实它们并不是在格式上有区别,只是后缀不同而已(仅此而已),在用torch.save()函数保存模型文件时,各人有不同的喜好,有些人喜欢用.pt后缀,有些人喜欢用.pth或.pkl.用相同的torch.save()语句保存出来的模型文件没有什么不同. 在pytorch官方的文档/代码里,有用.pt的,也有用.pth的.一般惯例是使用.pth,但是官方文档里貌似.pt更多,而且官方也

  • 浅谈pytorch、cuda、python的版本对齐问题

    在使用深度学习模型训练的过程中,工具的准备也算是一个良好的开端吧.熟话说完事开头难,磨刀不误砍柴工,先把前期的问题搞通了,能为后期节省不少精力. 以pytorch工具为例: pytorch版本为1.0.1,自带python版本为3.6.2 服务器上GPU的CUDA_VERSION=9000 注意:由于GPU上的CUDA_VERSION为9000,所以至少要安装cuda版本>=9.0,虽然cuda=7.0~8.0也能跑,但是一开始可能会遇到各种各样的问题,本人cuda版本为10.0,安装cuda的

  • 浅谈Pytorch torch.optim优化器个性化的使用

    一.简化前馈网络LeNet import torch as t class LeNet(t.nn.Module): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() self.features = t.nn.Sequential( t.nn.Conv2d(3, 6, 5), t.nn.ReLU(), t.nn.MaxPool2d(2, 2), t.nn.Conv2d(6, 16, 5), t.nn.ReLU(), t.nn.MaxPool2d(2

  • 浅谈PyTorch的可重复性问题(如何使实验结果可复现)

    由于在模型训练的过程中存在大量的随机操作,使得对于同一份代码,重复运行后得到的结果不一致.因此,为了得到可重复的实验结果,我们需要对随机数生成器设置一个固定的种子. 许多博客都有介绍如何解决这个问题,但是很多都不够全面,往往不能保证结果精确一致.我经过许多调研和实验,总结了以下方法,记录下来. 全部设置可以分为三部分: 1. CUDNN cudnn中对卷积操作进行了优化,牺牲了精度来换取计算效率.如果需要保证可重复性,可以使用如下设置: from torch.backends import cu

  • 浅谈Pytorch中的自动求导函数backward()所需参数的含义

    正常来说backward( )函数是要传入参数的,一直没弄明白backward需要传入的参数具体含义,但是没关系,生命在与折腾,咱们来折腾一下,嘿嘿. 对标量自动求导 首先,如果out.backward()中的out是一个标量的话(相当于一个神经网络有一个样本,这个样本有两个属性,神经网络有一个输出)那么此时我的backward函数是不需要输入任何参数的. import torch from torch.autograd import Variable a = Variable(torch.Te

  • 浅谈pytorch中的BN层的注意事项

    最近修改一个代码的时候,当使用网络进行推理的时候,发现每次更改测试集的batch size大小竟然会导致推理结果不同,甚至产生错误结果,后来发现在网络中定义了BN层,BN层在训练过程中,会将一个Batch的中的数据转变成正太分布,在推理过程中使用训练过程中的参数对数据进行处理,然而网络并不知道你是在训练还是测试阶段,因此,需要手动的加上,需要在测试和训练阶段使用如下函数. model.train() or model.eval() BN类的定义见pytorch中文参考文档 补充知识:关于pyto

  • 浅谈pytorch和Numpy的区别以及相互转换方法

    如下所示: # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/1/17 16:37 # @Author : Zhiwei Zhong # @Site : # @File : Numpy_Pytorch.py # @Software: PyCharm import torch import numpy as np np_data = np.arange(6).reshape((2, 3)) # numpy 转为 pytorch格式 torch_data = torch.

  • 浅谈Pytorch中的torch.gather函数的含义

    pytorch中的gather函数 pytorch比tensorflow更加编程友好,所以准备用pytorch试着做最近要做的一些实验. 立个flag开始学习pytorch,新开一个分类整理学习pytorch中的一些踩到的泥坑. 今天刚开始接触,读了一下documentation,写一个一开始每太搞懂的函数gather b = torch.Tensor([[1,2,3],[4,5,6]]) print b index_1 = torch.LongTensor([[0,1],[2,0]]) ind

  • 浅谈pytorch grad_fn以及权重梯度不更新的问题

    前提:我训练的是二分类网络,使用语言为pytorch Varibale包含三个属性: data:存储了Tensor,是本体的数据 grad:保存了data的梯度,本事是个Variable而非Tensor,与data形状一致 grad_fn:指向Function对象,用于反向传播的梯度计算之用 在构建网络时,刚开始的错误为:没有可以grad_fn属性的变量. 百度后得知要对需要进行迭代更新的变量设置requires_grad=True ,操作如下: train_pred = Variable(tr

  • 浅谈pytorch卷积核大小的设置对全连接神经元的影响

    3*3卷积核与2*5卷积核对神经元大小的设置 #这里kerner_size = 2*5 class CONV_NET(torch.nn.Module): #CONV_NET类继承nn.Module类 def __init__(self): super(CONV_NET, self).__init__() #使CONV_NET类包含父类nn.Module的所有属性 # super()需要两个实参,子类名和对象self self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, (2, 5), 1,

随机推荐