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pytorch 中pkl和pth的区别?

假设我有一个训练好的模型名叫net1,则:torch.save(net1, ‘7-net.pth’) # 保存整个神经网络的结构和模型参数torch.save(net1, ‘7-net.pkl’) #...同上torch.save(net1.state_dict(), ‘7-net_params.pth’) # 只保存神经网络的模型参数torch.save(net1.state_dict(), ‘7-net_params.pkl...’) # 同上如果你是使用torch.save方法来进行模型参数的保存,那保存文件的后缀其实没有任何影响,结果都是一样的,很多.pkl的文件也是用torch.save保存下来的,和.pth文件一模一样的...而.pth文件则有不同的应用,Python在遍历已知的库文件目录过程中,如果见到一个.pth 文件,就会将文件中所记录的路径加入到 sys.path 设置中,于是 .pth 文件指明的库也就可以被 Python...但其实不管pkl文件还是pth文件,都是以二进制形式存储的,没有本质上的区别,你用pickle这个库去加载pkl文件或pth文件,效果都是一样的。

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    使用pth文件添加Python环境变量方式

    暂时添加: import sys sys.path.append(项目路径) 这种方法只会存在内存里,一旦退出python就没有了 一劳永逸: 在D:/anaconda/env/pytorch/...lib/site-packages/里新建txt,修改后缀为.pth,在其中加入你的项目路径,比如 K:\Desktop\face_detect\DFace-win64-master\src K:\...补充知识:python之使用.pth文件导入自定义模块 首先创建一个测试包 例如:DataSync ? 获取系统的模块路径 ?...移动到xxx/python3/lib/python3.6/site-packages 目录下 新建一个.pth文件,例如pckPath.pth 里边写入自定义模块的路径 /home/python/vavAnalysis...以上这篇使用pth文件添加Python环境变量方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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    PTH(Pass The Hash)哈希传递攻击手法与防范

    0x02 为什么要进行hash传递 PTH,即Pass The Hash,首先我们来说下为什么要使用HASH传递,一是目标主机在win server 2012之后,lsass.exe进程中是抓不到明文密码的...0x03 使用hash传递查看域控文件目录 (1):进行hash传递 sekurlsa::pth /user:administrator /domain:域名或者域控IP /ntlm:afffeba176210fad4628f0524bfe1942...CurrentControlSet\Control\Lsa" | findstr "DisableRestrictedAdmin" ③使用hash登录域控RDP privilege::debug sekurlsa::pth...当我们有了凭证的时候,我们就可以执行pth攻击来通过身份认证了。 Impacket有一个脚本可以利用WMI来获得靶机的会话并执行各种任务。执行这些任务需要用户的凭证。...因为需要认证,所以我们将会通过pth攻击来获取端点信息,参数设置:域,用户名,IP地址及hash值。

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    pytorch中 gpu与gpu、gpu与cpu 在load时相互转化操作

    个人感觉,因为pytorch的模型中是会记录有GPU信息的,所以有时使用不同的GPU加载时会报错。 解决方法 gpu之间的相互转换。即,将训练时的gpu卡转换为加载时的gpu卡。...torch.load(‘modelparameters.pth’, map_location={‘cuda:1′:’cuda:0’}) # gpu 1 — gpu 0 当然,你也可以直接将加载模型时使用的...— gpu 0 torch.load(‘modelparameters.pth’, map_location={‘cuda:1′:’cuda:0’}) 补充知识:pytorch model.cuda...()花费时间很长 如果pytorch在进行model.cuda()操作需要花费的时间很长,长到你怀疑GPU的速度了,那就是不正常的。...如果你用的pytorch版本是0.3.0,升级到0.3.1就好了! 以上这篇pytorch模型载入之gpu和cpu互转操作就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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    pytorch中读取模型权重数据、保存数据方法总结

    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。...pytorch读取数据 pytorch读取数据使用的方法和我们平时使用预训练参数所用的方法是一样的,都是使用load_state_dict这个函数。 下方的代码和上方的保存代码可以搭配使用。...读取的方法汇总,但是要注意,在使用官方的预处理模型进行读取时,一般使用的格式是pth,使用官方的模型读取命令会检查你模型的格式是否正确,如果不是使用官方提供模型通过下面的函数强行读取模型(将其他模型例如...,我们可以使用: model_dir = '自己的模型地址' model = VGG() model.load_state_dict(torch.load(model_dir + 'vgg_conv.pth...')) 也就是pytorch的读取函数进行读取即可。

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    onnx实现对pytorch模型推理加速

    Pytorch 模型转onnx 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。...约定是使用.pt或.pth文件扩展名保存模型。...# 第一种:保存和加载整个模型 Save: torch.save(model_object, 'model.pth') Load: model = torch.load('model.pth') model.eval...如果不这样做, 将会产生不一致的推断结果 #在保存用于推理或恢复训练的通用检查点时,必须保存模型的state_dict Pytorch模型转onnx 举例模型是调用resnet50训练的4分类模型,训练过程调用...") # pytorch模型加载 batch_size = 1 #批处理大小 input_shape = (3, 244, 384) #输入数据,改成自己的输入shape model.eval()

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    【AI大模型】Transformers大模型库(十六):safetensors存储类型

    Transformers 支持三个最热门的深度学习库: Jax, PyTorch 以及 TensorFlow — 并与之无缝整合。你可以直接使用一个框架训练你的模型然后用另一个加载和推理。...二、safetensors库 2.1 概述 safetensors是一个库,旨在安全地存储和加载机器学习模型的权重,特别是针对PyTorch模型。它通过加密和验证模型数据来增强安全性,防止数据篡改。...保存模型的方法 # 保存模型状态字典 torch.save(model.state_dict(), 'model.pth') # 加载模型状态字典 model = YourModelClass()...# 初始化模型实例 model.load_state_dict(torch.load('model.pth')) # 加载权重 model.eval() # 如果是预训练模型,通常设置为评估模式 2.2.3...的.pt或.pth文件不同,它提供了额外的安全特性,特别是在模型的分发和共享方面 三、总结 本篇内容展示了如何使用safetensors库,主要功能旨在安全地存储和加载机器学习模型的权重,特别是针对PyTorch

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