PyTorch PyTorch中.pt、.pth和.pwf扩展名之间的区别是什么

在本文中，我们将介绍PyTorch中.pt、.pth和.pwf扩展名之间的区别。这些扩展名在PyTorch中使用，用于保存和加载模型的权重和参数。理解这些扩展名的区别对于正确使用PyTorch和模型的保存和加载是非常重要的。

.pt扩展名

.pt扩展名在PyTorch中通常用于保存完整的模型，包括模型的结构和训练好的权重。使用.pt扩展名保存的模型可以直接被加载并在后续的任务中使用。示例如下：

import torch
from torchvision import models

# 创建并训练一个模型
model = models.resnet18()
# 训练模型...

# 保存完整的模型
torch.save(model, 'model.pt')

# 加载模型
loaded_model = torch.load('model.pt')

上述示例中，通过调用torch.save方法并指定文件名为’model.pt’，可以将模型保存到.pt文件中。然后，通过调用torch.load方法并指定文件名为’model.pt’，可以加载保存的模型。

.pth扩展名

.pth扩展名在PyTorch中通常用于保存只包含模型的权重和参数，而不保存模型的结构信息。这意味着，在加载.pth文件时，需要重新创建模型的结构，并将加载的权重和参数应用到该模型上。示例如下：

import torch
from torchvision import models

# 创建一个模型
model = models.resnet18()
# 加载预训练的权重和参数
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))

# 使用模型进行推理或训练

上述示例中，我们首先创建了一个与预训练模型相同结构的模型，然后通过调用model.load_state_dict方法，并指定文件名为’model.pth’，将加载的权重和参数应用到该模型上。

.pwf扩展名

.pwf扩展名是PyTorch Weights文件的缩写，用于保存模型的权重。这种文件格式与.pt和.pth文件不同，它只保存了模型的权重值而不包含任何与模型结构相关的信息。示例如下：

import torch
from torchvision import models

# 创建一个模型
model = models.resnet18()
# 加载预训练的权重
model.load_weights('model.pwf')

# 使用模型进行推理或训练

上述示例中，我们首先创建了一个与预训练模型相同结构的模型，然后通过调用model.load_weights方法，并指定文件名为’model.pwf’，将加载的权重值应用到该模型上。需要注意的是，.pwf文件只保存权重值，所以在加载时需要提前定义好模型的结构。

总结

在PyTorch中，.pt、.pth和.pwf是用于保存和加载模型权重和参数的常见扩展名。.pt扩展名保存的是完整的模型，包括模型的结构和权重；.pth扩展名只保存模型的权重和参数，需要提前定义模型的结构进行加载；.pwf扩展名只保存模型的权重值，加载时需要提前定义好模型的结构。根据需要选择正确的扩展名来保存和加载模型是非常重要的，以确保模型的正确性和可用性。