各模型文件后缀及其相关框架和用途的简要介绍
各模型文件后缀及其相关框架和用途的简要介绍：
.pt / .pth：
框架：PyTorch
用途：保存模型的状态字典或整个模型
.h5：
框架：Keras（TensorFlow的高层API）
用途：保存模型的结构和权重
.pb：
框架：TensorFlow
用途：保存冻结图（frozen graph）
.tflite：
框架：TensorFlow Lite
用途：保存优化后的模型，适用于移动和嵌入式设备
.onnx：
框架：ONNX（Open Neural Network Exchange）
用途：用于不同深度学习框架之间的模型互操作
.caffemodel / .prototxt：
框架：Caffe
用途：.caffemodel保存模型权重，.prototxt保存模型结构
.params / .json：
框架：MXNet
用途：.params保存模型权重，.json保存模型结构
.xml / .bin：
框架：OpenVINO
用途：.xml保存模型结构，.bin保存模型权重