PyTorch中的.pt，.pth和.pwf扩展之间有什么区别？

Question

我在一些代码示例中看到，人们使用.pwf作为模型文件保存格式。但是在PyTorch文档中，建议使用.pt和.pth。我使用.pwf，并且在小型1-> 16-> 16卷积网络中工作正常。

我的问题是这些格式之间有什么区别？为什么PyTorch文档中甚至不建议使用.pwf扩展名，为什么人们仍然使用它？

Answer 1

文件扩展名不会更改保存的文件中的任何内容。推荐的扩展仅用于使每个人都知道它实际上是从pytorch保存的模型。但是，pytorch实际上使用python内置的pickle模块（https://docs.python.org/2/library/pickle.html）

Answer 2

列出的扩展名之间没有区别：.pt，.pth，.pwf。一个人可以使用他想要的任何扩展名。因此，如果您使用torch.save()保存模型，则默认情况下它使用python pickle（pickle_module=pickle）保存对象和一些元数据。因此，您可以自由选择所需的扩展名，只要它不会与任何其他标准扩展名发生冲突即可。

但是说过，在检查点模型时它是not recommended to use .pth extension，因为它与Python path (.pth) configuration files冲突。因此，我本人使用.pth.tar或.pt而不是.pth或任何其他扩展名。

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PyTorch中的模型检查点的标准方法尚未最终确定。截至撰写本文时，这是一个未解决的问题：Recommend a different file extension for models (.PTH is a special extension for Python) - issues/14864

使用suggested by @soumith：

• .pt用于以泡菜格式检查点模型
• .ptc用于在pytorch中为JIT编译的检查点模型（用于JIT）

Answer 3

只需扩展@Paul答案，建议使用uid扩展名，因为Python本身将test1用于.pt和模块路径指向（请参阅{{ 3}}，以获取更多信息和适当的Python文档。