本页面介绍了三种机器学习模型文件格式：.pth、.safetensor 和 .onnx。主要内容包括每种格式的定义、保存的内容、用途以及它们之间的区别和转换方法。

pytorch 保存的 .pth 文件里都保存了些什么东西？

PyTorch中的.pth文件通常用于保存模型的权重（parameters）和训练过程中的优化器状态（optimizer state）。具体来说，一个.pth文件可能包含以下内容：

模型状态字典（Model state dictionary）：
- 这是.pth文件中最主要的部分，它包含了模型的所有权重（即神经网络的参数），包括卷积层的滤波器、全连接层的权重和偏置等。
- 状态字典是一个简单的Python字典对象，其键是层的名字，值是相应的参数张量。
优化器状态字典（Optimizer state dictionary）：
- 当保存模型时，通常也会保存优化器的状态，这样可以在模型训练中断后，从上次停止的地方继续训练。
- 优化器状态字典通常包含每个参数的梯度、动量（momentum）和其他与优化器相关的状态信息（例如Adam优化器的矩估计）。
其他可选信息：
- 有时候，.pth文件可能还会包含其他辅助信息，比如训练的损失值、额外的元数据或者批处理大小等，但这些信息不是必须的。以下是一个简单的例子，展示如何在PyTorch中保存和加载.pth文件：

# 保存模型和优化器状态
torch.save({
    'epoch': epoch,
    'model_state_dict': model.state_dict(),
    'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
    'loss': loss,
    ...
}, 'model.pth')
# 加载模型和优化器状态
checkpoint = torch.load('model.pth')
model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict'])
epoch = checkpoint['epoch']
loss = checkpoint['loss']
...

在这个例子中，model是你要保存的模型对象，optimizer是训练该模型使用的优化器。通过torch.save函数，你可以将模型的状态字典和优化器的状态字典保存到文件中。之后，可以使用torch.load函数来恢复这些状态，以便继续训练或者进行推理。

.safetensor 文件中又保存了什么东西？

.safetensor 文件格式是由 Hugging Face 的 Safety Checker 工具引入的，它是为了在模型推理时提供一个额外的安全层。.safetensor 文件中保存的内容主要包括：

模型权重：
- 这是最核心的部分，与 PyTorch 的 .pth 文件类似，.safetensor 文件也保存了模型的权重，即神经网络中的参数。
元数据：
- .safetensor 文件包含了一些元数据，这些数据描述了模型的架构、权重形状、数据类型等信息，这样可以在加载模型时进行验证和适配。
安全性信息：
- .safetensor 文件可能会包含与模型安全性相关的信息，例如哪些层或参数可能需要特别的安全检查，以及可能的阈值设置等。具体来说，.safetensor 文件的内容结构可能如下：

weights: 包含模型权重的字典，通常是以张量的形式存储。
metadata: 包含模型的元数据，如版本号、架构信息等。
config: 包含模型配置信息，如模型类型、类名等。
safety: 包含模型安全性相关的信息。使用 .safetensor 文件的目的之一是为了确保在模型部署时能够进行有效的安全检查，特别是在处理生成型模型（如文本生成、图像生成等）时，可以防止生成不适当的内容。请注意，.safetensor 文件格式并不是 PyTorch 的标准保存格式，而是 Hugging Face 的特定实现。因此，它可能不如 .pth 文件那样被广泛使用。如果你在使用 Hugging Face 的模型和工具，可能会遇到 .safetensor 文件。在使用时，需要确保你的环境支持这种格式。

.onnx 文件中又保存了什么信息？

.onnx（Open Neural Network Exchange）文件是一个开放格式，用于表示机器学习模型。它旨在提供一种标准的方式来表示深度学习模型，使得模型可以在不同的框架和工具之间进行转换和互操作。一个.onnx文件中通常包含以下信息：

模型图（Model Graph）：
- 模型图定义了模型的计算流程，它由节点（nodes）和边（edges）组成。
- 节点代表计算操作，如卷积、矩阵乘法、激活函数等。
- 边代表节点之间的数据流，即张量（tensors）的流动。
初始值（Initializers）：
- 初始值包含了模型的权重、偏置等参数的值。
- 这些参数是在模型图执行之前就已经确定的。
模型属性（Attributes）：
- 每个节点可能有与之关联的属性，这些属性定义了节点的具体行为，例如卷积操作中的步长（stride）和填充（padding）。
输入和输出（Inputs and Outputs）：
- 定义了模型的输入和输出张量的名称、数据类型和形状。
- 这有助于理解模型期望的输入格式以及它将产生的输出格式。
元数据（Metadata）：
- 包括模型的名称、版本、作者、生产日期等信息。
- 这些信息有助于模型的追踪和管理。
优化信息（Optimization Information）（可选）：
- 一些.onnx文件可能包含用于优化模型执行的额外信息，如融合操作或特定硬件上的优化指令。 .onnx文件的结构大致如下：

ir_version: ONNX格式的版本号。
opset_import: 模型使用的操作集版本。
producer_name: 生成该ONNX模型的工具或库的名称。
producer_version: 生成该ONNX模型的工具或库的版本。
graph: 包含模型图的结构和属性。
- node: 计算节点列表。
- input: 输入列表。
- output: 输出列表。
- initializer: 初始化参数列表。
- value_info: 提供额外的张量信息。使用.onnx文件，可以轻松地将模型从PyTorch、TensorFlow、Caffe2等框架转换到ONNX格式，然后再部署到不同的推理引擎或硬件平台上，例如使用ONNX Runtime进行推理。这种格式提高了模型的便携性和互操作性。

简述 .pth ， .safetensor ， .onnx 保存的信息中，有哪些是相同的？有哪些有区别？

.pth, .safetensor, 和 .onnx 文件格式都用于保存机器学习模型的相关信息，但它们的设计目的、兼容性和包含的具体内容有所不同。以下是它们之间相同点和区别的概述： 相同点：

模型参数/权重：
- 所有三种格式都保存了模型的参数或权重，这些是训练过程中学习到的数值，对于模型的预测能力至关重要。
元数据：
- 它们都可能包含一些元数据，如模型的版本、创建日期或其他描述性信息，尽管具体的元数据内容和格式可能有所不同。 区别：
格式和兼容性：
- .pth 是 PyTorch 的原生格式，专门用于保存和加载 PyTorch 模型的状态字典，包括模型权重和优化器状态。
- .safetensor 是 Hugging Face 的 Safety Checker 工具使用的格式，除了模型权重，还包含了安全性相关的信息。
- .onnx 是一个开放的、跨框架的格式，用于在不同的深度学习框架之间交换模型，不仅包含模型结构和参数，还定义了模型计算图。
包含内容：
- .pth 文件通常包含模型的状态字典和优化器的状态字典，以及可选的其他训练信息（如损失值、迭代次数等）。
- .safetensor 文件包含模型权重、元数据以及与模型安全性相关的信息。
- .onnx 文件包含模型计算图、节点定义、边的连接、初始值（模型权重）、输入输出定义以及可选的优化信息。
使用场景：
- .pth 文件主要用于 PyTorch 模型的训练和推理。
- .safetensor 文件用于在 Hugging Face 的生态系统中进行模型的安全检查。
- .onnx 文件用于模型在不同框架之间的转换和部署，特别是在需要跨平台或硬件优化的场景中。
开放性和互操作性：
- .onnx 格式的设计重点在于开放性和互操作性，使其成为不同框架和工具之间模型交换的桥梁。
- .pth 和 .safetensor 更专注于特定框架或工具链内的使用。总结来说，这三种格式都用于保存模型权重，但它们在格式兼容性、包含的额外信息和使用场景上存在明显差异。.onnx 格式更加开放和通用，而 .pth 和 .safetensor 更专注于特定的框架或应用需求。

简述 .pth ， .safetensor ， .onnx 保存的信息中有哪些是相同的？保存的信息中又有哪些有区别？

.pth、.safetensor和.onnx文件格式虽然都是为了保存机器学习模型的相关信息，但它们在保存的内容上存在相同点和差异。 相同点：

模型参数/权重：这三种文件格式都会保存模型的参数或权重，这些权重是模型在训练过程中学习到的，对模型的预测能力至关重要。
元数据：它们都可能包含一些元数据，例如模型的版本、创建日期或其他描述性信息，尽管具体的元数据和格式可能因文件格式而异。 区别：
格式和兼容性：
- .pth文件是PyTorch的原生格式，主要用于保存和加载PyTorch模型的状态字典，包括模型权重和优化器状态。
- .safetensor文件是Hugging Face的Safety Checker工具使用的格式，除了模型权重，还包括安全性相关的信息。
- .onnx文件是一种开放的、跨框架的格式，用于在不同深度学习框架之间交换模型，包含模型结构和参数以及模型计算图。
包含内容：
- .pth文件通常包含模型的状态字典和优化器的状态字典，可能还包括其他训练信息，如损失值、迭代次数等。
- .safetensor文件包含模型权重、元数据以及与模型安全性相关的信息。
- .onnx文件包含模型计算图、节点定义、边的连接、初始值（模型权重）、输入输出定义以及可选的优化信息。
使用场景：
- .pth文件主要用于PyTorch模型的训练和推理。
- .safetensor文件用于Hugging Face生态系统中的模型安全检查。
- .onnx文件用于模型在不同框架之间的转换和部署，特别是在需要跨平台或硬件优化的场景中。
开放性和互操作性：
- .onnx格式重点在于开放性和互操作性，便于不同框架和工具之间模型交换。
- .pth和.safetensor文件更专注于特定框架或工具链内的使用。总结来说，这三种文件格式都保存模型权重，但在格式兼容性、包含的额外信息和使用场景上存在明显差异。.onnx格式更开放和通用，而.pth和.safetensor则更专注于特定框架或应用需求。

.pth ， .safetensor ， .onnx 三种格式，各自能否用于模型的 finetunning ？为什么？

.pth、.safetensor 和 .onnx 三种格式在模型微调（finetuning）方面的适用性各有不同，以下是各自的适用性分析： .pth 格式： .pth 文件可以用于模型的微调。原因如下：

.pth 文件是 PyTorch 的原生格式，它保存了模型的状态字典，包括模型的权重和可选的优化器状态。
在微调过程中，可以加载 .pth 文件中的模型权重，然后根据新的数据集对模型进行进一步的训练。
如果 .pth 文件中包含了优化器状态，那么可以从中断点继续训练，这对于微调过程是有帮助的。 .safetensor 格式： .safetensor 文件也可以用于模型的微调，但有一些限制：
.safetensor 文件主要是由 Hugging Face 的 Safety Checker 工具使用的，它保存了模型权重和与安全性相关的信息。
虽然这个格式主要用于安全检查，但它仍然包含了模型权重，因此理论上可以用于微调。
但是，由于 .safetensor 文件格式可能不如 .pth 那样被广泛支持，因此在微调时可能需要额外的步骤来转换格式或加载权重。 .onnx 格式： .onnx 文件在微调方面的适用性较低，原因如下：
.onnx 文件是一个开放的、跨框架的格式，它不仅包含模型权重，还定义了模型计算图。
虽然 .onnx 格式支持在不同的框架之间转换模型，但它不是为了微调而设计的。计算图是固定的，不易于修改。
如果需要微调 .onnx 格式的模型，通常需要先将模型转换回原始框架（如 PyTorch 或 TensorFlow），然后再进行微调。
因此，直接在 .onnx 格式上进行微调通常不切实际，除非有特定的工具或库支持这种操作。总结来说，.pth 格式最适合用于 PyTorch 模型的微调，因为它直接与 PyTorch 的训练和推理流程兼容。.safetensor 格式也可以用于微调，但可能需要额外的步骤来处理。而 .onnx 格式通常不直接用于微调，需要转换为其他框架格式后才能进行微调。

.pth ， .safetensor ， .onnx 三种格式，各自能否用于训练 LoRA ？为什么？

LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种用于微调大型预训练模型的技术，它通过引入低秩分解来减少微调所需的参数数量，从而减少存储和计算需求。以下是关于 .pth、.safetensor 和 .onnx 格式在训练 LoRA 时的适用性分析： .pth 格式： .pth 文件可以用于训练 LoRA。原因如下：

.pth 文件是 PyTorch 的原生格式，可以直接保存和加载模型的权重，包括 LoRA 引入的低秩矩阵。
在训练 LoRA 时，通常需要在原始预训练模型的基础上添加额外的参数（即低秩矩阵），这些参数可以在 PyTorch 中通过自定义层或修改现有层来实现。
由于 .pth 文件与 PyTorch 框架紧密集成，因此可以轻松地保存和加载 LoRA 的参数，并进行训练。 .safetensor 格式： .safetensor 文件也可以用于训练 LoRA，但可能有一些限制：
.safetensor 文件是为了提高模型使用的安全性而设计的，它保存了模型权重和其他与安全性相关的信息。
如果 LoRA 的参数被包含在 .safetensor 文件中，那么理论上可以用于训练。
然而，由于 .safetensor 文件格式可能不如 .pth 那样被广泛支持，因此在训练 LoRA 时可能需要额外的步骤来处理文件格式。 .onnx 格式： .onnx 文件在训练 LoRA 方面通常不适用。原因如下：
.onnx 文件定义了模型的计算图和权重，但它是一个静态的模型描述格式，不适合动态修改模型结构，如添加 LoRA 层。
LoRA 需要在预训练模型的特定层中插入低秩矩阵，这通常需要对模型结构进行修改，而 .onnx 格式不支持这种修改。
如果需要使用 .onnx 文件中的模型来训练 LoRA，通常需要先将模型转换回 PyTorch 或其他支持动态图修改的框架，然后再进行训练。总结来说，.pth 格式最适合用于训练 LoRA，因为它与 PyTorch 框架紧密集成，支持动态图和自定义层的添加。.safetensor 格式在理论上也是可行的，但可能需要额外的处理步骤。而 .onnx 格式由于不支持动态修改模型结构，因此不适合直接用于训练 LoRA。

pth ， safetensor ， onnx ，三种格式如何两两转换？

.pth、.safetensor 和 .onnx 文件格式之间的转换通常需要通过特定的工具和库来实现。以下是如何在这三种格式之间进行两两转换的概述：

.pth 到 .safetensor 的转换

目前，并没有直接的标准工具来将 .pth 文件转换为 .safetensor 文件。但是，可以手动加载 .pth 文件中的权重，并将其保存为 .safetensor 格式。以下是一个示例步骤：

使用 PyTorch 加载 .pth 文件。
提取模型权重。
使用 Hugging Face 的 transformers 库或其他相关工具将权重保存为 .safetensor 文件。

.safetensor 到 .pth 的转换

同样地，将 .safetensor 文件转换为 .pth 文件也没有直接的转换工具。以下是手动转换的步骤：

使用 Hugging Face 的 transformers 库或其他相关工具加载 .safetensor 文件。
提取模型权重。
使用 PyTorch 将权重保存为 .pth 文件。

.pth 到 .onnx 的转换

PyTorch 提供了直接将模型转换为 .onnx 格式的工具：

import torch
import torch.onnx
# 假设 model 是一个 PyTorch 模型
model = ...  # 加载或定义模型
# 假设输入是一个张量，其形状与模型输入兼容
input_sample = torch.randn(batch_size, channels, height, width)
# 将模型转换为 ONNX 格式
torch.onnx.export(model,               # 模型
                  input_sample,        # 模型输入（或一个包含输入的元组）
                  "model.onnx",       # 输出文件名
                  export_params=True,  # 是否导出参数
                  opset_version=10,    # ONNX 算子集版本
                  do_constant_folding=True,  # 是否执行常量折叠优化
                  input_names=['input'],   # 输入名
                  output_names=['output'], # 输出名
                  dynamic_axes={'input': {0: 'batch_size'},  # 动态轴
                                'output': {0: 'batch_size'}})

.onnx 到 .pth 的转换

将 .onnx 文件转换为 .pth 文件通常不直接进行，因为 .onnx 文件包含了模型的结构信息，而 .pth 文件只包含权重。如果需要，可以重新创建 PyTorch 模型结构，然后加载 .onnx 文件中的权重：

定义与 .onnx 文件对应的 PyTorch 模型结构。
使用 onnx.load 加载 .onnx 文件。
提取权重并将其加载到 PyTorch 模型中。

.safetensor 到 .onnx 的转换

目前没有直接的方法将 .safetensor 文件转换为 .onnx 文件。如果需要，可以先将 .safetensor 文件转换为 .pth 文件，然后再按照上述方法将 .pth 文件转换为 .onnx 文件。

.onnx 到 .safetensor 的转换

同样地，将 .onnx 文件转换为 .safetensor 文件也没有直接的转换工具。如果需要，可以先将 .onnx 文件转换为 .pth 文件，然后再将 .pth 文件转换为 .safetensor 文件。在进行这些转换时，需要注意的是，转换过程中可能会丢失一些特定的信息，如优化器状态或模型配置，因此在转换后可能需要额外的步骤来确保模型的完整性和正确性。

我有一个从网络上下载的 .pth 文件 `001.pth` 。给我 Python 代码，将其转换为 onnx 格式。

要将一个 .pth 文件转换为 .onnx 格式，你需要首先加载 .pth 文件中的模型，然后使用 PyTorch 的 torch.onnx.export 函数来进行转换。以下是一个 Python 代码示例，展示了如何进行这一转换过程。假设你已经有了对应的 PyTorch 模型定义，并且 .pth 文件中包含的是该模型的权重。请注意，以下代码假设你的模型是一个标准的 PyTorch 模型，并且你知道模型的输入尺��。你需要根据你的模型实际情况来调整输入尺寸和模型结构。

import torch
import torch.onnx
# 假设模型结构和输入尺寸已知
# 这里是示例模型结构和输入尺寸，你需要根据你的模型进行修改
class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        # 定义模型结构
        self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.relu = torch.nn.ReLU()
        self.pool = torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0)
        # ... 添加更多层 ...
    def forward(self, x):
        # 定义前向传播
        x = self.conv1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.pool(x)
        # ... 应用更多层 ...
        return x
# 创建模型实例
model = MyModel()
# 加载.pth文件中的权重
model.load_state_dict(torch.load('001.pth'))
# 设置模型为评估模式（如果适用）
model.eval()
# 创建一个符合模型输入尺寸的示例输入
# 假设输入是单张图片，通道数为3，高和宽分别为224和224
# 你需要根据你的模型调整输入尺寸
input_sample = torch.randn(1, 3, 224, 224)
# 指定ONNX模型的输出文件名
output_file = 'model.onnx'
# 导出模型为ONNX格式
torch.onnx.export(model,               # 模型
                  input_sample,        # 模型输入（或一个包含输入的元组）
                  output_file,         # 输出文件名
                  export_params=True,  # 是否导出参数
                  opset_version=10,    # ONNX 算子集版本
                  do_constant_folding=True,  # 是否执行常量折叠优化
                  input_names=['input'],   # 输入名
                  output_names=['output'], # 输出名
                  dynamic_axes={'input': {0: 'batch_size'},  # 动态轴
                                'output': {0: 'batch_size'}})

在运行这段代码之前，请确保：

你的环境中已经安装了 PyTorch 和 onnx。
你已经根据你的模型结构正确地定义了 MyModel 类。
你已经根据你的模型输入尺寸正确地设置了 input_sample。运行上述代码后，你应该会在当前目录下得到一个名为 model.onnx 的文件，这就是转换后的 ONNX 格式的模型。

我没有对应的 PyTorch 模型定义。我要如何获得？

如果你没有模型的 PyTorch 定义，但你有一个 .pth 文件，你可以尝试以下几种方法来获取或重建模型的结构：

1. 使用 PyTorch 的 `torch.jit.load`

如果你的 .pth 文件是一个 JIT traced 的模型，你可以使用 torch.jit.load 来加载它，这样就不需要原始的模型定义。

import torch
# 加载JIT traced模型
traced_model = torch.jit.load('001.pth')
# 使用模型（例如进行推理）
# input_sample = ...  # 创建一个符合模型输入尺寸的示例输入
# output = traced_model(input_sample)

2. 查找模型的文档或代码

如果模型是从某个知名的代码库或论文中获得的，你可以尝试查找原始的模型定义代码。通常，论文的附录或代码库的 README 文件会包含模型的定义。

3. 使用第三方库

有些第三方库可能提供了预定义的模型结构，你可以尝试使用这些库来加载模型。例如，如果你有一个在 torchvision 中定义的模型，你可以这样做：

import torch
import torchvision.models as models
# 假设你知道模型是 torchvision 中的某个模型
model = models.resnet50(pretrained=False)
# 加载权重
model.load_state_dict(torch.load('001.pth'))

4. 反序列化状态字典

如果你只是丢失了模型定义，但你有状态字典，你可以尝试反序列化状态字典来重建模型结构。

import torch
# 加载状态字典
state_dict = torch.load('001.pth')
# 假设你知道模型结构，可以创建一个空的模型实例，然后加载状态字典
# model = ...  # 创建模型实例
# model.load_state_dict(state_dict)

5. 使用模型架构搜索工具

有一些工具和库可以帮助你根据权重文件推断出模型结构。例如，netron 是一个可视化神经网络工具，可以显示 .pth 文件中的模型结构。

# 安装 netron
pip install netron
# 使用 netron 可视化模型
netron start 001.pth

通过这些方法，你应该能够找到或重建模型的结构。一旦你有了模型定义，你可以使用前面提供的代码示例来将 .pth 文件转换为 .onnx 格式。如果你无法确定模型结构，你可能需要联系模型的原始作者或查找相关的文档来获取模型定义。

深度学习模型文件格式对比：pth、safetensor 与 onnx