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pytorch 中pkl和pth的區別？
2023-04-07
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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人員構建和訓練神經網絡。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數組或Pandas數據幀保存到磁盤上。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據和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內置API進行操作。由于.pth文件只包含有關模型參數的信息，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文件而無需任何轉換。

另一個重要的區別是.pth文件只能存儲模型參數的值，而.pkl文件可以存儲包括模型在內的完整Python對象。因此，如果我們需要在代碼中重新實例化整個模型，包括其架構和狀態等信息，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點和缺點。通常情況下，如果我們只需要共享已訓練的權重，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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