1. .pt, .pth, .pkl文件的区别
在PyTorch中，我们可以使用不同的文件扩展名来保存模型，包括.pt，.pth和.pkl。虽然它们都可以用来保存和加载模型，但它们之间有一些细微的区别。
1.1 .pt文件
.pt文件是PyTorch推荐的模型保存扩展名之一。这些文件保存了模型的权重和网络结构，可以使用PyTorch内置的函数或者torch.save()函数进行保存。.pt文件比较轻量级，适用于只需要保存和加载模型权重的情况。
1.2 .pth文件
.pth文件是另一种常见的PyTorch模型保存扩展名。与.pt文件类似，.pth文件也可以保存模型的权重和网络结构。但是，.pth文件通常用于保存经过训练的完整模型，包括网络结构、权重以及相关的训练参数等。
1.3 .pkl文件
.pkl文件是Python标准库中的pickle模块的默认文件扩展名。它可以保存任意Python对象，包括模型、数据等。与.pt和.pth文件不同，.pkl文件具有更高的灵活性，但可能会占用更多的存储空间。
2. 模型保存方式
在PyTorch中，我们可以使用两种不同的方法保存和加载模型，包括torch.save()函数和torch.nn.Module类中的load_state_dict()函数。
2.1 torch.save()
torch.save()函数是保存整个模型或模型的状态字典的常用方法。使用torch.save()函数保存模型可以将模型保存为.pt、.pth或.pkl文件。
以下是使用torch.save()函数保存模型的示例代码：
import torch
# 创建模型
model = MyModel()
# 保存模型为.pt文件
torch.save(model, 'model.pt')
# 保存模型的状态字典为.pth文件
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
# 保存模型为.pkl文件
torch.save(model, 'model.pkl')
2.2 load_state_dict()
torch.nn.Module类中的load_state_dict()函数用于加载模型的状态字典。它可以将保存的模型权重加载到一个预先定义好的模型中。
以下是使用load_state_dict()函数加载模型的示例代码：
import torch
# 创建模型
model = MyModel()
# 加载模型的状态字典
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
3. 小结
在本文中，我们讨论了.pt、.pth和.pkl文件的区别，以及PyTorch中保存和加载模型的方法。.pt文件适用于只需要保存和加载模型权重的场景，.pth文件适用于保存完整的经过训练的模型，而.pkl文件适用于保存任意Python对象。我们可以使用torch.save()函数将模型保存为这些文件扩展名之一，并使用torch.load()函数或load_state_dict()函数加载模型。