练的pth模型文件，怎么转成bin文件？

要将训练好的PyTorch模型（.pth文件）转换为.bin文件，您可以使用PyTorch提供的功能来序列化和保存模型的状态字典。下面是转换的具体步骤：

1. 加载.pth模型文件：您需要加载您的.pth模型文件以获取模型的状态字典（state_dict）。
2. 保存为.bin文件：一旦您有了状态字典，您可以使用torch.save()函数将其保存为.bin文件。

下面是具体的代码示例：

import torch

# pth文件路径
model_path = 'your_model.pth'  # 请替换为您的.pth模型文件路径
# bin文件路径
out_path = 'your_model.bin'  # 请替换为您想要输出的.bin文件路径

# 加载模型
checkpoint = torch.load(model_path, map_location='cpu')
# 获取状态字典
state_dict = checkpoint['state_dict']

# 保存为.bin文件
torch.save(state_dict, out_path)

在上述代码中，map_location='cpu'确保了模型被加载到CPU上，这对于后续的保存操作是必要的。通过这种方式，您得到的.bin文件将包含模型的所有参数，可以在以后用于模型的推理或继续训练。需要注意的是，.bin文件只包含模型的参数，不包含模型的结构定义，所以在加载.bin文件时，需要提前定义好模型的结构。

总的来说，如果您是在特定的框架下工作，比如使用了Hugging Face的transformers库，那么可能还有其他专门的工具和方法来进行模型格式的转换。例如，对于BERT等预训练模型，可以使用transformers库提供的方法进行操作。但一般的情况下，上述提供的方法是通用且直接的，适用于大多数PyTorch模型的转换需求。