
PyTorch是一個流行的深度學習框架,它提供了許多工具來幫助研究人員和開發(fā)人員構(gòu)建和訓練神經(jīng)網(wǎng)絡。在PyTorch中,我們可以使用兩種不同的文件擴展名將模型保存到磁盤上:.pkl和.pth。這兩個擴展名都用于保存PyTorch模型,并且它們之間有一些重要的區(qū)別。
首先,讓我們看一下.pkl文件。.pkl是Python標準庫中Pickle模塊生成的二進制格式,用于序列化Python對象。例如,我們可以使用.pkl文件將NumPy數(shù)組或Pandas數(shù)據(jù)幀保存到磁盤上。在PyTorch中,我們可以使用.pkl文件將模型序列化并保存到磁盤上。但是,.pkl文件與.pth文件相比有一些限制。
.pkl文件只能由Python解釋器讀取,因此如果我們需要在其他編程語言中使用已保存的模型,則必須先將其轉(zhuǎn)換為其他格式。此外,.pkl文件的大小通常比.pth文件大,因為它們包含了額外的元數(shù)據(jù)和Python對象信息。因此,如果我們需要將模型在不同的計算機或環(huán)境之間共享,我們可能更愿意使用.pth文件。
但是,.pth文件也有一些限制。.pth文件是PyTorch特定的格式,可以直接在PyTorch中加載,并且可以使用pytorch內(nèi)置API進行操作。由于.pth文件只包含有關(guān)模型參數(shù)的信息,因此它們通常比.pkl文件更小。此外,.pth文件不依賴于Python版本,因此我們可以在不同版本的Python和PyTorch之間共享.pth文件而無需任何轉(zhuǎn)換。
另一個重要的區(qū)別是.pth文件只能存儲模型參數(shù)的值,而.pkl文件可以存儲包括模型在內(nèi)的完整Python對象。因此,如果我們需要在代碼中重新實例化整個模型,包括其架構(gòu)和狀態(tài)等信息,則最好使用.pkl文件。但是,如果我們僅需要加載已訓練的權(quán)重,則使用.pth文件更方便,因為它們更小且易于處理。
總體而言,.pth文件和.pkl文件都可用于保存PyTorch模型,并且它們各自有其優(yōu)點和缺點。通常情況下,如果我們只需要共享已訓練的權(quán)重,則.pth文件是更好的選擇,因為它們更小且易于處理。如果我們需要在代碼中重新實例化整個模型,則最好使用.pkl文件。
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