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深度学习常见的模型(.pt、.onnx)文件格式

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发表于 2025-2-4 20:43:40 | 显示全部楼层 |阅读模式
PyTorch
文件格式:.pt 或 .pth
描述:用于保存 PyTorch 模型的权重、架构和其他元数据。通常用于训练和推理阶段。

TorchScript
文件格式:.pt 或 .torchscript
描述:经过 TorchScript 编译的 PyTorch 模型,可以在没有 Python 解释器的情况下运行。适用于高效的模型部署和跨平台应用。

ONNX Runtime
文件格式:.onnx
描述:ONNX(Open Neural Network Exchange)是一种开放格式,用于表示深度学习模型。ONNX Runtime 是一个高性能推理引擎,支持多种硬件加速器。ONNX 文件可以由多个框架导出,并在多个平台上使用。

OpenVINO
文件格式:.xml 和 .bin
描述:OpenVINO 工具套件将模型转换为中间表示(IR),包含两个文件:
.xml 文件:描述模型的结构。
.bin 文件:存储模型的权重。 OpenVINO 支持多种硬件加速,如 CPU、GPU、VPU 等。

TensorRT
文件格式:.engine
描述:TensorRT 是 NVIDIA 提供的高性能推理优化库,专门针对 GPU 进行优化。.engine 文件是 TensorRT 优化后的模型,适合在 NVIDIA GPU 上进行高效的推理。

CoreML (macOS-only)
文件格式:.mlmodel
描述:CoreML 是 Apple 提供的机器学习框架,专为 iOS 和 macOS 设备设计。.mlmodel 文件是 CoreML 格式的模型,可以直接在 Apple 设备上进行高效推理。

TensorFlow GraphDef
文件格式:.pb
描述:GraphDef 是 TensorFlow 的早期模型保存格式,主要包含计算图的定义。虽然不如 SavedModel 流行,但在某些情况下仍然使用。

TensorFlow Lite
文件格式:.tflite
描述:TensorFlow Lite 是 TensorFlow 的轻量级版本,专为移动和嵌入式设备设计。.tflite 文件是优化后的模型,适合在资源受限的环境中运行。

PaddlePaddle
文件格式:.pdparams 和 .pdmodel
描述:PaddlePaddle 是百度开发的开源深度学习框架。模型通常保存为两个文件:
.pdmodel 文件:描述模型的架构。
.pdparams 文件:存储模型的权重。




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码农网,只发表在实践过程中,遇到的技术难题,不误导他人。
 楼主| 发表于 2025-2-7 10:52:01 | 显示全部楼层
【AI】(六)大模型文件格式 GGUF 简单介绍
https://www.itsvse.com/thread-10936-1-1.html
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