python中h5文件和pt文件

2024-05-10 15:04:15

python中h5文件和pt文件

h5文件
pt文件

h5文件

h5文件中有两个核心的概念：组“group”和数据集“dataset”。一个h5文件就是 “dataset” 和 “group” 二合一的容器。
dataset ：简单来讲类似数组组织形式的数据集合，像 numpy 数组一样工作，一个dataset即一个numpy.ndarray。具体的dataset可以是图像、表格，甚至是pdf文件和excel。
group：包含了其它 dataset(数组) 和其它 group ，像字典一样工作。
一个h5文件被像linux文件系统一样被组织起来：dataset是文件，group是文件夹，它下面可以包含多个文件夹(group)和多个文件(dataset)。
形象来看h5数据组织方式大概像酱婶儿的，诺！跟文件系统一样，大概知道它为啥叫层次数据格式了吧！

pt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。
模型保存与调用方式一：
保存：
torch.save(model.state_dict(), mymodel.pth)#只保存模型权重参数，不保存模型结构
调用：
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()
模型保存与调用方式一：
保存：
torch.save(model, mymodel.pth)#保存整个model的状态
调用：
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()

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