PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了许多工具来帮助研究人员和开发人员构建和训练神经网络。在PyTorch中，我们可以使用两种不同的文件扩展名将模型保存到磁盘上：.pkl和.pth。这两个扩展名都用于保存PyTorch模型，并且它们之间有一些重要的区别。
首先，让我们看一下.pkl文件。.pkl是Python标准库中Pickle模块生成的二进制格式，用于序列化Python对象。例如，我们可以使用.pkl文件将NumPy数组或Pandas数据帧保存到磁盘上。在PyTorch中，我们可以使用.pkl文件将模型序列化并保存到磁盘上。但是，.pkl文件与.pth文件相比有一些限制。
.pkl文件只能由Python解释器读取，因此如果我们需要在其他编程语言中使用已保存的模型，则必须先将其转换为其他格式。此外，.pkl文件的大小通常比.pth文件大，因为它们包含了额外的元数据和Python对象信息。因此，如果我们需要将模型在不同的计算机或环境之间共享，我们可能更愿意使用.pth文件。
但是，.pth文件也有一些限制。.pth文件是PyTorch特定的格式，可以直接在PyTorch中加载，并且可以使用pytorch内置API进行操作。由于.pth文件只包含有关模型参数的信息，因此它们通常比.pkl文件更小。此外，.pth文件不依赖于Python版本，因此我们可以在不同版本的Python和PyTorch之间共享.pth文件而无需任何转换。
另一个重要的区别是.pth文件只能存储模型参数的值，而.pkl文件可以存储包括模型在内的完整Python对象。因此，如果我们需要在代码中重新实例化整个模型，包括其架构和状态等信息，则最好使用.pkl文件。但是，如果我们仅需要加载已训练的权重，则使用.pth文件更方便，因为它们更小且易于处理。
总体而言，.pth文件和.pkl文件都可用于保存PyTorch模型，并且它们各自有其优点和缺点。通常情况下，如果我们只需要共享已训练的权重，则.pth文件是更好的选择，因为它们更小且易于处理。如果我们需要在代码中重新实例化整个模型，则最好使用.pkl文件。
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