PyTorch에서 .pt, .pth, .pwf 확장자의 차이점

.pt 확장자:

• 용도: 모델, 데이터, 매개변수 등을 저장하는데 가장 일반적으로 사용됩니다.
• 장점:
  • PyTorch에서 직접 지원하여 사용하기 편리합니다.
  • 모델, 데이터, 매개변수 등을 하나의 파일에 저장할 수 있습니다.
• 단점:
  • 다른 확장자에 비해 파일 크기가 클 수 있습니다.
  • 모델 구조나 데이터 정보 등을 직접 확인하기 어렵습니다.

• 용도: 모델 매개변수만 저장하는데 사용됩니다.
• 단점:

• 용도: ONNX로 변환된 모델을 저장하는데 사용됩니다.
• 장점:
• 단점:

사용 예시:

• 모델을 저장하려면 .pt 확장자를 사용합니다.
• 다른 프레임워크에서 사용할 모델을 저장하려면 .pwf 확장자를 사용합니다.

참고:

다음은 딥러닝 모델을 저장할 때 고려해야 할 몇 가지 추가 사항입니다.

• 모델 크기: 모델 크기는 저장 공간과 불러오기 시간에 영향을 미칩니다.
• 모델 호환성: 모델을 다른 프레임워크에서 사용할 계획이라면 ONNX로 변환해야 합니다.
• 모델 보안: 모델을 공개적으로 공유할 계획이라면 모델을 암호화해야 합니다.

예제 코드

# 모델 정의
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear = nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

# 모델 학습
model = MyModel()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

for epoch in range(10):
    # ...

# 모델 저장
torch.save(model, "model.pt")

# 모델 불러오기
model = torch.load("model.pt")

모델 매개변수만 저장하는 경우:

# 모델 매개변수 저장
torch.save(model.state_dict(), "model_params.pth")

# 모델 불러오기
model = MyModel()
model.load_state_dict(torch.load("model_params.pth"))

ONNX로 모델 변환:

# 모델 ONNX로 변환
torch.onnx.export(model, torch.randn(10), "model.onnx")

PyTorch 모델 저장 및 불러오기의 대체 방법

pickle:

# 모델 저장
import pickle

with open("model.pkl", "wb") as f:
    pickle.dump(model, f)

# 모델 불러오기
with open("model.pkl", "rb") as f:
    model = pickle.load(f)

joblib:

# 모델 저장
from joblib import dump

dump(model, "model.joblib")

# 모델 불러오기
from joblib import load

model = load("model.joblib")

Transformers:

# 모델 저장
from transformers import AutoModelForSequenceClassification

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")
model.save_pretrained("model")

# 모델 불러오기
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("model")

TensorFlow:

# 모델 저장
model.save_weights("model.h5")

# 모델 불러오기
model = tf.keras.models.load_model("model.h5")

각 방법의 장단점은 다음과 같습니다.