模型文件格式有哪些
PyTorch生成的模型文件格式主要有以下几种：
- .pt/.pth 文件：这是 PyTorch 默认的模型保存格式，通常使用 torch.save() 函数保存。可以保存模型的全部参数，包括模型结构、权重和其他相关信息。还有 ptl 文件，例如 yolov5 pytorch mobile 模型导入 Android，实现图片目标检测
- .tflite: TensorFlow Lite 用于 Android 上运行。
- .coreml: CoreML 用于 ios / mac 系统上运行。
- .onnx 文件：ONNX是跨平台的深度学习模型表示方法，可以将不同框架中训练好的模型转换为ONNX格式，实现模型共享和部署。PyTorch提供了torch.onnx.export()函数，可以将PyTorch模型转换为ONNX格式。
- .pb 文件：TensorFlow的模型文件格式，可以通过TensorFlow Serving等工具进行模型部署。PyTorch可以通过torch.onnx.export()将模型转换为ONNX格式，再使用TensorFlow中的tf-onnx库将其转换为.pb文件。
- .h5 文件：Keras的模型文件格式，可以通过Keras进行模型加载和部署。PyTorch可以通过torch.onnx.export()将模型转换为ONNX格式，再使用Keras中的onnx2keras库将其转换为.h5文件。
总之，PyTorch支持多种模型保存格式。可以参考 yolov5 的导出模型列表：
https://docs.ultralytics.com/yolov5/export/
模型文件大小一般有多大
PyTorch生成的模型文件大小一般取决于模型结构的复杂度、参数的数量以及保存格式的选择。以下是一些常见的情况和估计值：
- 小型模型：如LeNet、AlexNet等，模型文件大小通常在几十KB到几百KB之间。
- 中型模型：如VGG、ResNet等，模型文件大小通常在几百KB到几十MB之间。例如，yolov5 的模型大小就在几十M
- 大型模型：如BERT、GPT等，模型文件大小通常在几百MB到几个GB之间。
- 保存格式：不同的保存格式也会影响模型文件大小。例如，使用默认的.pt/.pth格式保存的模型文件大小可能比使用ONNX格式保存的模型文件要小得多。
在实际应用中，为了节省存储空间和加快模型加载速度，可以通过一些技巧来压缩模型文件大小，如对模型进行剪枝、量化、蒸馏等。
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