3月3 pytorch模型保存的.pt, .pth, .pkl的pytorch模型文件，只是后缀不同而已（仅此而已），打开方式 |
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pytorch模型保存的格式
首先讲讲保存模型或权重参数的后缀格式，权重参数和模型参数的后缀格式一样，pytorch中最常见的模型保存使用 .pt 或者是 .pth 作为模型文件扩展名。还有其他的保存数据的格式为.t7或者.pkl格式。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 。 我们经常会看到后缀名为.pt, .pth, .pkl的pytorch模型文件，这几种模型文件在格式上有什么区别吗？其实它们并不是在格式上有区别，只是后缀不同而已（仅此而已），在用torch.save()函数保存模型文件时，各人有不同的喜好，有些人喜欢用.pt后缀，有些人喜欢用.pth或.pkl.用相同的torch.save（）语句保存出来的模型文件没有什么不同。 在pytorch官方的文档/代码里，有用.pt的，也有用.pth的。一般惯例是使用.pth,但是官方文档里貌似.pt更多，而且官方也不是很在意固定用一种。 打开pkl的方式.pkl文件是python保存文件的一种文件格式，如果直接打开会显示一堆序列化的东西。 需要使用rb类型来打开 rb – 读取2进制文件，r – 读取文本文件 # cPickle是python2系列用的，3系列已经不用了，直接用pickle就好了 import pickle data = pickle.load( open('a.pkl','rb')) #记得加上'rb' print(data) import pickle if __name__ == '__main__': a = [1, 2, 3] # 以二进制的形式打开文件 with open("./1.pkl", "wb") as f: # 将列表a序列化后写入文件 pickle.dump(a, f) with open("./1.pkl", 'rb') as f: # 反序列化解析成列表a a = pickle.load(f) print(a, a.__class__) # [1, 2, 3] import os import pickle def read_pickle(work_path): data_list = [] with open(work_path, "rb") as f: while True : try: data = pickle.load(f) #data_list.append(data) print(data.__class__) print(data.keys()) print(set(data)) print(data['infos'].__class__) print(data['metadata'].__class__) print(set(data['metadata'])) print(data['metadata']['version'].__class__) print(data['infos'][0]) print(data['infos'][0].__class__) print(data['infos'][0].keys()) except EOFError: break return data_list def main(): pkl_path = 'nuscenes_infos_temporal_test.pkl' data_list = read_pickle(pkl_path) print(data_list) if __name__=="__main__": main() |
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