.pth和.onnx有啥区别
一、结论:.onnx可以直接调用,完全不用 PyTorch你现在拿到的real_esrgan_general_x4v3.onnx+ 配套.data文件,直接用onnxruntime-gpu加载推理,不需要安装 2.8G 的 PyTorch,完美适配你的工具箱。二、.onnx 与 .pth 核心区别1. 底层依赖完全不同.pth(PyTorch 权重文件)专属 PyTorch 框架,必须安装 PyTorch 才能读取、加载网络;文件仅存权重参数,没有网络结构;运行前必须在代码里手写完整网络(SRVGGNetCompact),再把权重塞进去;推理只能依托 PyTorch 运行,GPU 版 PyTorch 体积高达 2.8GB,打包臃肿。.onnx(开放式通用模型格式)跨框架通用标准,脱离 PyTorch/TensorFlow;仅依赖轻量推理库onnxruntime;文件内置网络结构 + 权重(你这个拆分出.data 是高通优化分片存储,onnx 会自动读取同目录 data);代码无需手写网络结构,直接加载文件就能推理;onnxruntime-gpu