深度学习里面的 pb 格式文件和 gRPC 的 protocol buffer是什么关系？

Question

https://pytorch.org/docs/stable/onnx.html?highlight=torch%20o...

这个代码 demo 里面有一个 pb 格式的文件，查了一下好像是 protocol buffer？和 gRPC 的 protocol buffer 是同一个东西吗？

Answer 1

深度学习中的 .pb 格式文件（protobuf）和 gRPC 的 protocol buffer 是同一个技术的不同应用。

Protocol Buffers 是 Google 开发的一种轻量级、高效、通用的序列化数据格式，被广泛应用于各种分布式系统中。Protocol Buffers 可以将结构化的数据序列化为二进制格式，并支持跨语言、跨平台的数据交换。

在深度学习中，.pb 格式文件通常是使用 Protocol Buffers 技术来序列化和存储模型的结构和参数。这样的 .pb 文件包含了模型的计算图和参数，可以方便地用于模型的保存和加载。

而 gRPC 是一种高性能、开源的 RPC（Remote Procedure Call）框架，也是由 Google 开发的。gRPC 使用 Protocol Buffers 作为数据格式，可以跨语言和平台进行通信，支持多种语言，包括 Python、C++、Java 等。

在深度学习中，gRPC 通常用于分布式训练和推理场景中的模型通信和参数同步。使用 gRPC 可以实现高效的数据传输和异步通信，提高模型训练和推理的效率。

因此，可以说深度学习中的 .pb 格式文件和 gRPC 的 protocol buffer 都是使用 Protocol Buffers 技术的应用，但其应用场景和用途是不同的。