pytorch保存的.pth模型文件

pytorch的.pth模型文件保存
最新推荐文章于 2025-09-18 14:48:23 发布
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博客链接指向关于pytorch保存的.pth模型文件的内容，涉及pytorch在模型文件保存方面的相关信息技术知识。
深入理解Pytorch中模型保存文件pth
chlet的博客
04-28 1万+
Pytorch中模型保存文件pth详解以及如何修改模型参数
pytorch保存模型pth_pytorch模型文件pth详解
weixin_39538693的博客
12-24 2352
1.pth文件中保存的是什么import torchstate_dict = torch.load("resnet18.pth")print(type(state_dict))---------------如上打印输出所示，pth文件通过有序字典来保持模型参数。有序字典与常规字典一样，但是在排序操作方面有一些额外的功能。常规的dict是无序的，OrderedDict能够比dict更好地处理频繁的重...
pytorch保存模型pth_Pytorch_trick_04
weixin_36465108的博客
01-08 374
科技猛兽：PyTorch 50.Pytorch模型保存与加载，并在加载的模型基础上继续训练​zhuanlan.zhihu.com1.Pytorch 模型保存与加载，并在加载的模型基础上继续训练只保存参数；（官方推荐）torch.save(model.state_dict(), path) #只保存参数 #特别地，如果还想保存某一次训练采用的优化器、epochs等信息，可将这些信息组合 #起来构...
PyTorch模型文件：.pt与.pth的前世今生
追求卓越
09-18 1321
特征.pth.pt核心功能与.pt完全一致，均为pickle序列化文件与.pth完全一致，均为pickle序列化文件历史地位早期传统扩展名当前官方推荐扩展名识别性易与Python路径配置文件混淆直观标识PyTorch文件，无混淆风险适用场景维护旧项目、兼容legacy代码新项目开发、官方文档、主流开源项目.pt与.pth的区别本质上是PyTorch生态发展中的"历史遗留问题"与"规范统一过程"的体现。
【Pytorch】一文详细介绍 pth格式 文件
m0_59236127的博客
04-15 9042
pth文件是PyTorch中常用的一种文件格式，主要用于保存和加载模型的参数。通过pth文件，我们可以方便地将训练好的模型参数保存下来，并在需要的时候重新加载使用。pth文件不仅包含了模型的权重，还可能包含模型的结构信息，这使得模型的恢复变得非常简单。在深度学习中，模型的训练和推理过程往往需要消耗大量的时间和计算资源。通过将训练好的模型参数保存到pth文件中，我们可以避免重复训练，快速地在新的数据上进行推理或继续训练。通过本文的介绍，我们详细了解了pth文件在PyTorch中的应用。
pytorch保存模型pth_PyTorch之保存加载模型
weixin_42503757的博客
12-24 431
前提SAVING AND LOADING MODELS当提到保存和加载模型时，有三个核心功能需要熟悉：1.torch.save：将序列化的对象保存到disk。这个函数使用Python的pickle实用程序进行序列化。使用这个函数可以保存各种对象的模型、张量和字典。2.torch.load：使用pickle unpickle工具将pickle的对象文件反序列化为内存。3.torch.nn.Modul...
浅谈pytorch 模型 .pt, .pth, .pkl的区别及模型保存方式
09-16
综上所述，`.pt`、`.pth`和`.pkl`扩展名在PyTorch中都代表模型文件，它们之间并无实质性的区别。选择何种扩展名主要取决于个人习惯或项目需求。同时，对于模型的保存和加载，PyTorch提供了多种灵活的方式供用户选择...
pytorch 加载(.pth)格式的模型实例
09-18
总结来说，加载PyTorch中的.pth格式模型文件需要考虑网络连接的实际情况，有时需要手动下载模型文件。了解如何从错误信息中提取下载链接和如何从GitHub仓库获取模型地址是关键步骤。此外，还需要判断下载的文件是否...
PyTorch中.pth文件的解析及应用
草莓奶忻的博客
04-02 3202
pth文件是PyTorch中用于保存和加载模型参数的标准文件格式。它不仅可以存储模型的权重（如各层的参数、偏置等），还能保存优化器状态、训练进度（如当前epoch、损失值）等元数据。通过.pth文件，开发者能够快速保存训练好的模型，并在后续任务中复用或恢复训练，避免重复计算资源消耗。在深度学习中，模型训练通常耗时较长。使用.pth文件保存中间状态或最终模型，可显著提升开发效率，尤其适用于迁移学习、模型部署和协作共享等场景。.pth。
Pytorch .pth权重文件的使用解析
12-20
在PyTorch中，`.pth` 文件是一种常用的权重存储格式，它实际上是一个包含了模型参数、优化器状态（optimizer）和学习率调度器状态（scheduler）的Python字典。当你加载这样的权重文件时，如果不加处理地直接加载，...
Pytorch加载.pth文件
GMH的博客
10-27 7575
我们可以使用模型的load _state_dict方法将它们加载到 resnet18 中。.pth文件报存了模型的权重，这个文件只是一个模型张量参数的pickle文件。
Pytorch之保存读取模型实例
12-23
pytorch保存数据 pytorch保存数据的格式为.t7文件或者.pth文件，t7文件是沿用torch7中读取模型权重的方式。而pth文件是python中存储文件的常用格式。而在keras中则是使用.h5文件。 # 保存模型示例代码 print('===> Saving models...') state = { 'state': model.state_dict(), 'epoch': epoch # 将epoch一并保存 } if not os.path.isdir('checkpoint'): os.mkdir('checkpoint') torch.
pytorch保存模型pth_pytorch 模型加载与保存
weixin_42584507的博客
01-30 1433
pytorch的模型和参数是分开的，可以分别保存或加载模型和参数。pytorch有两种模型保存方式：一、保存整个神经网络的的结构信息和模型参数信息，save的对象是网络net二、只保存神经网络的训练模型参数，save的对象是net.state_dict()对应两种保存模型的方式，pytorch也有两种加载模型的方式。对应第一种保存方式，加载模型时通过torch.load('.pth')直接初始化新...
Pytorch基础知识之pth文件与DataLoader数据加载器
深度学习领域优质创作者，优快云博客专家
10-09 3455
一些基础知识，很常见很重要
一文了解pytorch中的*.pth文件格式
zongmuyang的博客
03-22 3001
保存整个模型状态仅仅是将模型在某一时刻的参数和结构保存下来，它并不改变模型的复杂度、训练数据的数量或质量。需要注意的是，保存整个模型的方式虽然方便，但序列化后的数据是属于特定的类和指定的字典结构，当在其他项目或进行代码重构后可能会出现错误。然后根据需要手动构建模型的结构。理想的情况是找到一个平衡点，使得模型既不过于简单而欠拟合，也不过于复杂而过拟合，从而能够在训练数据和未见过的数据上都表现出良好的性能。：除了参数之外，整个模型的状态还会保存模型的结构信息，即模型的层、激活函数、损失函数等组件的定义和配置。
torch中保存的模型.pth
敲碎键盘的博客
01-12 1543
在pytorch进行模型保存的时候，一般有两种保存方式，一种是保存整个模型，另一种是只保存模型的参数。 torch.save(model.state_dict(),"model.pth")#只保存模型参数 torch.save(model,"model.pth")#保存整个模型 保存的模型参数实际上一个字典类型，通过key-value的形式来存储模型的所有参数，本文以自己在实践过程中使用的一个.pth文件为例来说明，使用的是整个模型。 一个完整的模型有四个键值：model,optimizer,schedu
pytorch中模型文件.pth的解析
用于记录
12-27 7015
在pytorch进行模型保存的时候，一般有两种保存方式，一种是保存整个模型，另一种是只保存模型的参数。 torch.save(model.state_dict(), "my_model.pth") # 只保存模型的参数 torch.save(model, "my_model.pth") # 保存整个模型 保存的模型参数实际上一个字典类型，通过key-value的形式来存储模型的所有参数，本文以自己在实践过程中使用的一个.pth文件为例来说明，使用的是整个模型。 1.1 .pth 文件基本信息的查看 i
详解Pytorch中的网络构造
anshiquanshu的专栏
12-15 1245
背景 在PyTroch框架中，如果要自定义一个Net(网络，或者model，在本文中，model和Net拥有同样的意思)，通常需要继承自nn.Module然后实现自己的layer。比如，在下面的示例中，gemfield（tiande亦有贡献）使用Pytorch实现了一个Net（可以看到其父类为nn.Module)： import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class CivilNet(nn.Module):
pytorch保存.pth文件
pylyy的博客
09-11 673
只保存权重文件 torch.save(model.state_dict(), "model.pth") 保存整个模型 torch.save(model, "my_model.pth")
使用pytorch查看.pth模型的参数量
最新发布
10-22
你可以使用 PyTorch 加载 `.pth` 模型文件并查看模型的参数量（即模型中可训练参数和总参数的数量）。以下是完整的实现方法： ```python import torch from torch import nn def count_parameters(model): total_params = sum(p.numel() for p in model.parameters()) trainable_params = sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad) return total_params, trainable_params # 示例：加载 .pth 模型文件 model_path = 'your_model.pth' # 替换为你的模型路径 # 方法1: 如果保存的是整个模型（包括结构） try: model = torch.load(model_path, map_location=torch.device('cpu')) model.eval() total, trainable = count_parameters(model) print(f"模型总参数量: {total:,}") print(f"可训练参数量: {trainable:,}") except Exception as e: print("无法直接加载完整模型，尝试加载 state_dict...") # 方法2: 如果保存的是 state_dict（更常见） try: state_dict = torch.load(model_path, map_location=torch.device('cpu')) # 需要先定义对应的模型结构（例如使用 ResNet、自定义网络等） # 下面以一个简单的自定义模型为例： class SimpleModel(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleModel, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.relu = nn.ReLU() self.fc = nn.Linear(64, 10) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) x = self.relu(x) x = x.view(x.size(0), -1) x = self.fc(x) return x model = SimpleModel() model.load_state_dict(state_dict) model.eval() total, trainable = count_parameters(model) print(f"模型总参数量: {total:,}") print(f"可训练参数量: {trainable:,}") except Exception as e: print("加载失败，请检查模型文件格式或提供正确的模型结构。") print(e) ``` ### 解释： - `.pth` 文件可能保存了整个模型对象，也可能只保存了 `state_dict`（推荐方式）。 - 使用 `sum(p.numel() for p in model.parameters())` 可以统计所有参数数量。 - `numel()` 返回张量中元素的总数。 - `p.requires_grad` 判断是否参与梯度更新（即可训练参数）。 > ⚠️ 注意：如果 `.pth` 文件仅包含 `state_dict`，你必须事先知道模型的结构，并实例化相同的模型类才能加载成功。 ---
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