pthファイル・とは？初心者でもわかる基本ガイド共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

pthファイル・とは？基礎を押さえよう

まず「pthファイル」とは何かを正しく理解することが大切です。日本語では主に二つの意味で使われます。ひとつは機械学習のフレームワーク PyTorch に関するファイル、もうひとつは Python の実行環境で使われるパスを拡張するためのファイルです。以下で順番に解説します。

1. PyTorch のモデル重みを保存する pth ファイル

PyTorch では学習済みのモデルやそのパラメータを保存する際に 拡張子 .pth を使うのが一般的です。モデル全体を保存する方法と、モデルの状態だけを保存する state_dict の2通りがあります。代表的な使い方は次の通りです。

・保存時: torch.save(model.state_dict(), 'model.pth') あるいは torch.save(model, 'model.pth')

・読み込み時: model = MyModel(...) ; model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))

このとき重要なのは「保存した時のモデル構成と読み込み時のモデル構造が一致していること」です。state_dict を使う場合は、保存したときと同じ層構成のモデルを準備してから読み込みます。読み込み後は eval() に切り替えると推論モードになります。

2. Python のパス拡張用 pth ファイル

もう一つの意味として、Python のライブラリを探す場所（sys.path）を増やすための pthファイル があります。site-packages ディレクトリに置くテキストファイルで、各行に追加したいパスを記述します。起動時に Python がこのファイルを読み込み、リストに追加入力することでモジュールの探索範囲が広がります。

この pth ファイルの例として、次のような内容があります。立ち上げ時に指定フォルダを追加したい場合、ファイル内に絶対パスを1行ずつ記述します。パスの末尾に改行が必要です。

比較表

<th>意味

PyTorch の学習済みモデルの重みファイル / Python のモジュール探索パスを拡張するファイル
拡張子	主に .pth / 例: state_dict の保存ファイル
用途	機械学習モデルの保存と読み込み / Python 実行環境のパス拡張
読み込み方法	PyTorch でのロードはモデル構造と合わせて読み込む / Python 側は site-packages の起動時に読み込み

実務でのポイント

ファイルの出どころを確認する：公式リポジトリから取得した モデルファイル かどうかを確かめ、信頼できるソースかを判断します。 ファイル名だけで中身を推測しないことが大切です。

パスの一致を意識する：state_dict を使う場合、定義しているモデルとファイルの中身が一致していることを再確認します。異なる層構成やハイパーパラメータの違いがあるとエラーになります。

よくある質問

Q: pthファイルは必ず PyTorch のものですか？ A: いいえ。もう一つの意味として Python のパス拡張用ファイルも pthファイル と呼ばれます。用途が異なるので混同しないことが大切です。

Q: .pth ファイルを作るときの注意点は？ A: 保存前にモデル構造を正しく定義し、state_dict を使う場合は保存時と読み込み時のパラメータ名が一致することを確認します。

まとめ

要点を整理すると、pthファイル には二つの意味があり、それぞれ用途が異なります。PyTorch のモデル重みを保存するファイルとしての pth は学習済みモデルの再現性を高めるのに役立ちます。一方、Python の実行環境でのモジュール探索を広げるための pth ファイルは、開発環境の整備やライブラリの追加に使われます。どちらを指しているかを文脈で判断し、適切に取り扱うことが大切です。

pthファイルの同意語

pthファイル: 拡張子 .pth のファイルを指す総称。文脈により Python のパス設定ファイルとして使われることもあれば、PyTorch の学習済みモデルの重みデータを保存するファイルとして使われることもある。
PyTorchモデル重みファイル: PyTorch で訓練済みのモデルの重みデータを保存するファイル。ファイル名は model.pth のように末尾が .pth のことが多い。
PyTorch学習済みモデルファイル: 学習済みの PyTorch モデルを格納するファイル。重みだけでなくモデル構造情報を含む場合もあることもある。
モデルパラメータファイル: 機械学習モデルのパラメータを保存したファイル。特に PyTorch の保存ファイルとして .pth が使われることが多い。
Pythonパス設定ファイル: Python が起動時に sys.path に追加するディレクトリを列挙して書くテキストファイル。
Pythonパス追加ファイル: Python のパス設定ファイルの別称。追加のパスを記述して sys.path を拡張する用途。
Pythonパス拡張ファイル: Python のモジュール検索パスを拡張するためのファイルという意味の表現。

pthファイルの対義語・反対語

未保存の重みファイル: まだ保存されていない、モデルの重みが格納されていないファイル
未学習のモデルデータ: 学習前の状態のモデルデータで、訓練済みの重みを含まない
ランダム初期化のパラメータファイル: 学習前にランダムに初期化されたパラメータを格納したファイル
空のpthファイル: 中身が空で、重みデータを含まないファイル
削除済みのpthファイル: すでに削除されていて使えないファイル
破損または不完全なpthファイル: データが壊れており、正しく読み込めないファイル
非モデル関連のファイル: モデルの重みを含まないデータファイルやスクリプトなど

pthファイルの共起語

PyTorch: 深層学習用のオープンソースフレームワーク。Pythonで使われ、モデルの構築・学習・推論に利用する。
学習済みモデル: 事前に学習済みのニューラルネットワークモデル。推論時や転移学習に使われることが多い。
重み: ニューラルネットのパラメータ（数値データ）で、モデルがどう動くかを決定する要素。
パラメータ: モデルの各層に含まれる設定値。学習によって最適化される数値群。
state_dict: PyTorchでモデルの学習済みパラメータを辞書形式で格納したデータ。保存・読み込みに使われる。
torch.save: PyTorchでオブジェクトをファイルに保存する関数。
torch.load: PyTorchで保存したファイルを読み込む関数。
保存: データをファイルとして長期的に残すこと。
ロード: 保存したファイルを再び読み込み、モデルやデータを使える状態にすること。
拡張子 .pth: PyTorchのパラメータファイルやモデルを保存したファイルの拡張子。
推論: 学習済みモデルを使って新しいデータを予測する処理。
CPU: 中央処理装置。モデルをCPU上で実行・読み込みする場合。
GPU: グラフィック処理装置。大規模な計算を高速化するため、GPU上で推論・学習を行うことが多い。
互換性: 保存形式やPyTorchのバージョン間での互換性のこと。古いバージョンのファイルは読み込めない場合がある。
バージョン: PyTorchのバージョン。保存・読み込み時に注意が必要で、互換性に影響する。

pthファイルの関連用語

pthファイル: PyTorchなどの深層学習フレームワークで保存される重みやモデル情報を格納するファイル拡張子。一般に model.state_dict() の内容を保存する際に使用されることが多い。
PyTorch: Facebookが開発した深層学習フレームワーク。モデル定義・訓練・推論を行う中心的なツール。pthファイルはこの環境で最もよく使われる保存形式のひとつ。
torch.save: PyTorchの保存関数。モデルのパラメータやオブジェクトをファイルに書き出す。拡張子として .pth や .pt が使われることが多い。
torch.load: torch.save で保存したファイルを読み込む関数。保存されたデータが state_dict か entire model かを適切に復元する。
state_dict: モデルの学習可能パラメータとランニング状態の辞書。推論時の復元でよく使われる保存形式。
学習済みモデル: すでに訓練済みのモデル。新しいデータに対する推論やファインチューニングに利用される。
パラメータ: ニューラルネットワークの重みとバイアス。state_dict に含まれる主要な要素。
モデルの保存: 訓練済みのモデルをファイルとして保持する行為。state_dict の保存や full model の保存がある。
full model の保存: モデルの構造情報とパラメータを一括で保存する方法。再現性は高いがコード依存性が強くなることがある。
state_dictの受け渡しと再構築: 保存した state_dict を同じアーキテクチャのモデルにロードして復元する手順。
map_location: torch.load のオプション。デバイスの割り当てを指定して、CPU へロードするなどが可能。
pretrained: 事前学習済みの重みを指す。多くのモデルで 'pretrained=True' などの形で使用される。
拡張子 .pt と .pth: .pt と .pth はどちらも PyTorch の保存ファイルとして使われる。中身は state_dict の場合もあれば、全体モデルの場合もある。
TorchScript: モデルを中間表現（TorchScript）へ変換して保存・デプロイする技術。jit.script や tracing を使い .pt ファイルとして保存することが多い。
ONNX: Open Neural Network Exchange。異なる深層学習フレームワーク間での移植性を高めるための中立フォーマット。PyTorch から ONNX へ変換して保存することがある。
セキュリティ注意: pickle によるシリアライズのため、信頼できないファイルをロードすると実行コードが実行されるリスクがある。出所を確認する。
互換性: PyTorch のバージョン差異によって保存ファイルの読み込みが難しくなることがある。新しいバージョンで保存したファイルは、古いバージョンで読み込めないことがある。
キーの不一致エラー: state_dict をロードする際、モデルのパーツと保存時のキーが一致しないとエラーになることがある。アーキテクチャの変更が原因になることが多い。
チェックポイント: 訓練の途中を保存するファイル。エポック番号・最適化状態などを含むことが多い。
最適化状態: 学習アルゴリズム（例: Adam, SGD）のパラメータ状態。保存されることがある。
ファイルサイズと圧縮: 大きなモデルはファイルサイズが大きくなりがち。必要に応じて圧縮や分割保存を検討する。