pytorch最後的權重檔案是.pth格式的。

經常遇到的問題：

進行finutune時，改配置檔案中的學習率，發現程式跑起來後竟然保持了以前的學習率， 並沒有使用新的學習率。

原因：

首先檢視.pth檔案中的內容，我們發現它其實是一個字典格式的檔案

其中儲存了optimizer和scheduler，所以再次載入此檔案時會使用之前的學習率。

我們只需要權重，也就是model部分，將其匯出就可以了

import torch
 
original = torch.load('path/to/your/checkpoint.pth')
 
new = {"model": original["model"]}
torch.save(new,'path/to/new/checkpoint.pth')

以上這篇Pytorch .pth權重檔案的使用解析就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支援我們。