为何使用torch.save保存PyTorch模型后HDF5文件始终为空无输出？

1. 格式认知错位（最常见的根因） #

• torch.save 完全基于Python pickle实现模型序列化，输出的是PyTorch自定义的二进制pickle流，永远不会生成符合HDF5规范的结构化文件
• 哪怕你给文件后缀命名为 .hdf5/.h5，文件实际内容和标准HDF5格式没有任何关系。你用专门解析HDF5格式的HDFView工具打开时，工具找不到合法的HDF5文件头和节点结构，就会默认显示文件为空、无有效内容
• 这种场景下右键查看文件属性，会发现文件本身已经有几十到几百MB的实际大小，用PyTorch的torch.load是可以正常加载模型的，只是HDF系工具识别不了而已，不是真的没写入内容

2. 导致文件真为0字节的偶发原因 #

• 写入权限不足：你选择的保存路径在HDFView的安装目录下，如果当前运行Python的账户没有该目录的写入权限，torch.save只会创建一个空的文件占位，实际无法写入序列化内容，这种情况一般会在控制台抛出权限拒绝的报错
• 写入流程中断：如果torch.save执行过程中进程被强制终止（比如调试时手动中断、显存溢出崩溃），也会留下一个空的占位文件

• 仅需PyTorch加载模型的场景：直接把文件后缀改成.pt/.pth，保存到文档、桌面这类常规可写目录即可，不需要强制将模型存到HDFView的程序安装路径下
• 确实需要生成标准HDF5格式模型文件的场景：不能靠torch.save改后缀实现，需要借助h5py这类专用HDF5库，手动把模型各层权重以键值对的形式写入合法的HDF5文件结构中

内容的提问来源于stack exchange，提问作者DeathstrokeN