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pytorch 中pkl和pth的区别?
2023-04-07
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PyTorch是一个流行的深度学习框架,它提供了许多工具来帮助研究人员和开发人员构建和训练神经网络。在PyTorch中,我们可以使用两种不同的文件扩展名将模型保存到磁盘上:.pkl和.pth。这两个扩展名都用于保存PyTorch模型,并且它们之间有一些重要的区别。

首先,让我们看一下.pkl文件。.pkl是Python标准库中Pickle模块生成的二进制格式,用于序列化Python对象。例如,我们可以使用.pkl文件将NumPy数组或Pandas数据帧保存到磁盘上。在PyTorch中,我们可以使用.pkl文件将模型序列化并保存到磁盘上。但是,.pkl文件与.pth文件相比有一些限制。

.pkl文件只能由Python解释器读取,因此如果我们需要在其他编程语言中使用已保存的模型,则必须先将其转换为其他格式。此外,.pkl文件的大小通常比.pth文件大,因为它们包含了额外的元数据和Python对象信息。因此,如果我们需要将模型在不同的计算机或环境之间共享,我们可能更愿意使用.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中加载,并且可以使用pytorch内置API进行操作。由于.pth文件只包含有关模型参数的信息,因此它们通常比.pkl文件更小。此外,.pth文件不依赖于Python版本,因此我们可以在不同版本的Python和PyTorch之间共享.pth文件而无需任何转换。

另一个重要的区别是.pth文件只能存储模型参数的值,而.pkl文件可以存储包括模型在内的完整Python对象。因此,如果我们需要在代码中重新实例化整个模型,包括其架构和状态等信息,则最好使用.pkl文件。但是,如果我们仅需要加载已训练的权重,则使用.pth文件更方便,因为它们更小且易于处理。

总体而言,.pth文件和.pkl文件都可用于保存PyTorch模型,并且它们各自有其优点和缺点。通常情况下,如果我们只需要共享已训练的权重,则.pth文件是更好的选择,因为它们更小且易于处理。如果我们需要在代码中重新实例化整个模型,则最好使用.pkl文件。

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