哪里卖网站模板,关于汽车的网站,中国seo高手排行榜,安卓系统开发培训在PyTorch中#xff0c;.pt和.pth文件均用于保存模型#xff0c;但两者在设计初衷、存储内容和使用场景上存在差异。以下是详细对比#xff1a; 1. 核心区别
特性.pt文件.pth文件存储内容完整模型#xff08;结构参数优化器状态等#xff09;仅模型参数#xff08;state…在PyTorch中.pt和.pth文件均用于保存模型但两者在设计初衷、存储内容和使用场景上存在差异。以下是详细对比 1. 核心区别
特性.pt文件.pth文件存储内容完整模型结构参数优化器状态等仅模型参数state_dict文件大小较大包含额外元数据较小仅参数加载方式直接加载无需定义模型结构需先实例化模型再加载参数适用场景部署、跨环境迁移训练中断恢复、参数共享 2. 技术细节 .pt文件 生成代码torch.save(model, model.pt)优势包含完整的模型信息适合直接用于推理或迁移到无代码环境。风险若模型类定义变更加载可能失败需确保代码兼容性。 .pth文件 生成代码torch.save(model.state_dict(), model.pth)优势灵活性高可加载到不同结构的模型中如迁移学习。限制需手动重建模型结构否则无法直接使用。 3. 版本与社区习惯
历史演变 .pth曾是早期PyTorch的默认格式后逐渐被.pt取代尤其PyTorch 1.6。.pt现为官方推荐格式支持更完整的序列化如TorchScript。 命名惯例 .pt多用于完整模型或TorchScript导出。.pth仍广泛用于参数保存如Hugging Face库。 4. 安全性与性能
安全性 两者均基于pickle序列化存在代码注入风险需确保文件来源可信。.safetensorsHugging Face推出是更安全的替代方案。 加载效率 .pth因体积小加载更快。.pt支持内存映射如TorchScript优化后适合大模型。 5. 如何选择
选.pt 需一键部署模型如API服务。需保留训练状态如优化器、epoch计数。 选.pth 仅需参数如迁移学习或模型压缩。需跨项目共享权重避免结构依赖。 总结
本质差异.pt是“完整存档”.pth是“参数快照”。实践建议优先使用.pt确保兼容性仅在参数共享时用.pth。
