将 TensorFlow 检查点转换为 PyTorch

当我们需要将训练好的 TensorFlow 模型转换为 PyTorch 模型时，可以使用 TensorFlow 和 PyTorch 提供的工具来完成这一过程。

导出 TensorFlow 检查点

首先，我们需要将 TensorFlow 模型的权重保存为检查点文件。这可以通过以下代码进行:

import tensorflow as tf

# 建立 TensorFlow 模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(units=64, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(units=10, activation='softmax')
])

# ...在模型上进行训练

# 保存模型权重
model.save_weights('my_model.tf')

转换 TensorFlow 模型

我们将使用 TensorFlow 提供的 from_checkpoint 方法来加载检查点文件，然后将其转换为 PyTorch 模型。为此，我们需要使用 tf.train.list_variables 方法来获取变量名称，然后根据其名称读取每个变量的值。将变量的值转换为 PyTorch 张量后，我们可以将其设置为 PyTorch 模型中的相应参数。

以下代码展示了从 TensorFlow 转换到 PyTorch 的完整过程:

import tensorflow as tf
import torch

# 建立 PyTorch 模型
model = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(784, 64),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(64, 10),
    torch.nn.Softmax(dim=1)
)

# 加载 TensorFlow 检查点
reader = tf.train.load_checkpoint('my_model.tf')

# 遍历变量名称并读取它们的值
for name in reader.get_variable_to_shape_map().keys():
    tensor = reader.get_tensor(name)
    
    # 将 TensorFlow 张量转换为 PyTorch 张量
    tensor = torch.from_numpy(tensor)
    
    # 根据变量名称设置 PyTorch 模型的参数
    if 'kernel' in name:
        name = name.replace('kernel', 'weight')  # TensorFlow 权重名称与 PyTorch 不同
        model._parameters[name] = torch.nn.Parameter(tensor.t())
    elif 'bias' in name:
        model._parameters[name] = torch.nn.Parameter(tensor)

# 输出 PyTorch 模型
print(model)

请注意，我们需要将 TensorFlow 的权重名称转换为 PyTorch 名称。例如，TensorFlow 中的内核名称为kernel，而 PyTorch 中的名称为weight。

总结

使用 TensorFlow 和 PyTorch，我们可以轻松地将 TensorFlow 模型转换为 PyTorch 模型。我们需要使用 TensorFlow 加载检查点文件并将其转换为 PyTorch 张量，然后将它们设置为 PyTorch 模型的相应参数。