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torch.save()实现对网络结构和模型参数的保存。有两种保存方式：一是保存整个神经网络的的结构信息和模型参数信息，save的对象是网络模型；二是只保存神经网络的训练模型参数，save的对象是net.state_dict()。
假设我有一个训练好的模型名叫net1,则
torch.save(net1, ‘7-net.pth’) # 保存整个神经网络的结构和模型参数
torch.save(net1, ‘7-net.pkl’) # 同上
torch.save(net1.state_dict(), ‘7-net_params.pth’) # 只保存神经网络的模型参数
torch.save(net1.state_dict(), ‘7-net_params.pkl’) # 同上
如果你是使用torch.save方法来进行模型参数的保存，那保存文件的后缀其实没有任何影响，结果都是一样的，很多.pkl的文件也是用torch.save保存下来的，和.pth文件一模一样的。。。
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不过，如果应用场景不是在这里，这两种格式的文件还是有区别的，.pkl文件是python里面保存文件的一种格式，如果直接打开会显示一堆序列化的东西，其实就是以二进制形式存储的，如果去read这些文件，则需要用'rb'而不是'r'模式。
而.pth文件则有不同的应用，Python在遍历已知的库文件目录过程中，如果见到一个.pth 文件，就会将文件中所记录的路径加入到 sys.path 设置中，于是 .pth 文件指明的库也就可以被 Python 运行环境找到了。
但其实不管pkl文件还是pth文件，都是以二进制形式存储的，没有本质上的区别，你用pickle这个库去加载pkl文件或pth文件，效果都是一样的。 | 
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