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pytorch 中pkl和pth的区别？

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...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...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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    PTH(Pass The Hash)哈希传递攻击手法与防范

    0x02 为什么要进行hash传递 PTH，即Pass The Hash，首先我们来说下为什么要使用HASH传递，一是目标主机在win server 2012之后，lsass.exe进程中是抓不到明文密码的...0x03 使用hash传递查看域控文件目录 (1):进行hash传递 sekurlsa::pth /user:administrator /domain:域名或者域控IP /ntlm:afffeba176210fad4628f0524bfe1942...CurrentControlSet\Control\Lsa" | findstr "DisableRestrictedAdmin" ③使用hash登录域控RDP privilege::debug sekurlsa::pth...当我们有了凭证的时候，我们就可以执行pth攻击来通过身份认证了。 Impacket有一个脚本可以利用WMI来获得靶机的会话并执行各种任务。执行这些任务需要用户的凭证。...因为需要认证，所以我们将会通过pth攻击来获取端点信息，参数设置：域，用户名，IP地址及hash值。

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    .pth 奇技淫巧 —— Python 调用时机最早的 hook

    .pth 有个饱受争议的点，就是它允许执行任意代码（参考 site 文档）.pth 是干嘛的.pth 文件是一类文本文件，如果放在 site-packages 目录下，python 解释器在启动阶段，会读取并解释其内容...一个坑开发过程中往往会在虚拟环境中开发，但是将虚拟环境的 site-packages 添加到 sys.path 中的逻辑本身也是通过一个 .pth 文件实现的，它叫 _virtualenv.pth，而...python 执行 .pth 是按字典序执行的，所以如果你的 .pth 文件以 _ 开头，就很可能没法 import 一个在虚拟环境中安装了的包，因为这时候虚拟环境可以说还没别“激活”—— 激活虚拟环境的....pth 还没执行呢。...而且我认为这个东西并没有被人开发得很完全，我想我可能未来也会开发更多基于 .pth 的有意思的库。

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    pytorch中读取模型权重数据、保存数据方法总结

    pytorch保存数据 pytorch保存数据的格式为.t7文件或者.pth文件，t7文件是沿用torch7中读取模型权重的方式。而pth文件是python中存储文件的常用格式。...pytorch读取数据 pytorch读取数据使用的方法和我们平时使用预训练参数所用的方法是一样的，都是使用load_state_dict这个函数。 下方的代码和上方的保存代码可以搭配使用。...读取的方法汇总，但是要注意，在使用官方的预处理模型进行读取时，一般使用的格式是pth，使用官方的模型读取命令会检查你模型的格式是否正确，如果不是使用官方提供模型通过下面的函数强行读取模型(将其他模型例如...，我们可以使用： model_dir = '自己的模型地址' model = VGG() model.load_state_dict(torch.load(model_dir + 'vgg_conv.pth...')) 也就是pytorch的读取函数进行读取即可。

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    Tianxiaomo的pytorch-YOLOv4中的巨大坑

    看到github和众多网站介绍Tianxiaomo的pytorch-YOLOv4，而且start超过2.4k，但是自己训练和测试怎么也检测不出来物体，尝试很久都没成功，偶然看到https://github.com.../Tianxiaomo/pytorch-YOLOv4/issues/75，才知道这是作者埋下的巨坑，坑死了一批接触这个项目的人。...第二，训练的时候，预训练模型是yolov4.pth不是yolov4.conv.137。我亲自尝试用yolov4.conv.137训练的模型有问题，而且不能用，推理的结果全是nan!...至于是yolov4.pth还没有测试，不过按照issues/75。确定无疑了 第三，github的问题作者都不带回的，问了等于白问，遇到问题还得靠自己了 第四，那到底怎么测试自己训练的pth模型呢？...因此建议不要使用Tianxiaomo的pytorch-YOLOv4模型进行训练，测试使用还可以 第三次更新： demo.py测试yolov4.weights才有效果，你测试作者yolov4.pth什么也检测不出来原因已被找到

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    onnx实现对pytorch模型推理加速

    Pytorch 模型转onnx 当提到保存和加载模型时，有三个核心功能需要熟悉： 1.torch.save：将序列化的对象保存到disk。这个函数使用Python的pickle 实用程序进行序列化。...约定是使用.pt或.pth文件扩展名保存模型。...# 第一种：保存和加载整个模型 Save: torch.save(model_object, 'model.pth') Load: model = torch.load('model.pth') model.eval...如果不这样做， 将会产生不一致的推断结果 #在保存用于推理或恢复训练的通用检查点时，必须保存模型的state_dict Pytorch模型转onnx 举例模型是调用resnet50训练的4分类模型,训练过程调用...") # pytorch模型加载 batch_size = 1 #批处理大小 input_shape = (3, 244, 384) #输入数据,改成自己的输入shape model.eval()

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    项目推荐：LivePortrait - 让静态照片“活”起来

    # 创建 conda 环境 conda create -n LivePortrait python=3.10 conda activate LivePortrait 根据你的 CUDA 版本安装 PyTorch...│   │   ├── motion_extractor.pth │   │   ├── spade_generator.pth │   │   └── warping_module.pth │  ...│   ├── spade_generator.pth     │   └── warping_module.pth     ├── retargeting_models     │   └── stitching_retargeting_module.pth...注意：这可能比RTX 4090慢20倍 PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK=1 python inference.py 输出结果保存在 animations/s6--d0_concat.mp4...python app.py # 人类模型模式 # 对于搭载Apple Silicon的macOS用户，不支持Intel，这可能比RTX 4090慢20倍 PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK

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