Python PyTorch中.pt、.pth和.pwf扩展之间有什么区别？

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。但在PyTorch文档中，建议使用.pt和.pth。我使用了.pwf，在小的1->16->16卷积网络中运行良好

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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？

文件扩展名不会更改保存的文件中的任何内容。推荐的扩展只是为了让每个人都认识到它实际上是从pytorch保存的模型。然而，pytorch实际上使用python内置的pickle模块（）

只是为了在回答问题时进行扩展，建议使用

.pt

扩展，因为

.pth

由python本身用于

站点包

和模块路径指向（有关更多信息和适当的python文档，请参阅）.

列出的扩展名之间没有差异：

.pt

，

.pth

，

.pwf

。一个人可以使用他想要的任何扩展。因此，如果您使用

torch.save（）

保存模型，那么默认情况下它使用python pickle（

pickle\u 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，只要它不会与任何其他标准化扩展发生冲突

尽管如此，在检查点模型时，它仍然存在，因为它与。因此，我自己使用

.pth.tar

或

.pt

但不使用

.pth

或任何其他扩展

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PyTorch中检查点模型的标准方法尚未最终确定。在撰写本文时，这里有一个悬而未决的问题：

它一直在使用：

• .pt

  用于pickle格式的检查点模型
• pytorch中检查点模型的

  .ptc

  （用于JIT）