深度模型的保存及ckpt和pth的文件保存有什么区别？-Toy模板网

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当我们训练好模型之后，想要保存下来，以pytorch为例：

有两种选择：

保存方式1

torch.save(model.state_dict(), 'mymodel.pth')  # 只保存模型权重参数，不保存模型结构

model为训练好的模型，'mymodel.pth'为保存路径。

调用方式1

model = My_model(*args, **kwargs) #这里需要重新模型结构，My_model
model.load_state_dict(torch.load('mymodel.pth'))#这里根据模型结构，调用存储的模型参数
model.eval()

保存方式2

torch.save(model, mymodel.pth)  # 保存整个model的状态

调用方式2

model=torch.load(mymodel.pth)#这里已经不需要重构模型结构了，直接load就可以
model.eval()

我一般选用方式2，这样调用的时候，不需要再复现模型，然后才能在模型中调用参数

ckpt格式：

一般情况下，用TensorFlow时保存模型都使用ckpt格式的模型文件；

pytorch模型保存格式

即后缀名为.pt, .pth, .pkl的pytorch模型文件（它们并不是在格式上有区别，只是后缀不同而已）

pth文件是python中存储文件的常用格式；keras中则是使用.h5文件。

PB格式

优点：

保存BP文件的时候，模型的变量都会变成固定的，导致模型的大小会大大较少，适合在手机端运行。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-425467.html

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深度模型的保存及ckpt和pth的文件保存有什么区别？