pytorch_pretrained_bert如何将tensorflow模型转化为pytorch模型

pytorch_pretrained_bert将tensorflow模型转化为pytorch模型

BERT仓库里的模型是TensorFlow版本的，需要进行相应的转换才能在pytorch中使用

在Google BERT仓库里下载需要的模型，这里使用的是中文预训练模型(chinese_L-12_H-768_A_12)

下载chinese_L-12_H-768_A-12.zip后解压，里面有5个文件

chinese_L-12_H-768_A-12.zip后解压，里面有5个文件

bert_config.json

bert_model.ckpt.data-00000-of-00001

bert_model.ckpt.index

bert_model.ckpt.meta

vocab.txt

使用bert仓库里的convert_bert_original_tf_checkpoint_to_pytorch.py将此模型转化为pytorch版本的，这里我的文件夹位置为：D:\Work\BISHE\BERT-Dureader\data\chinese_L-12_H-768_A-12，替换为自己的即可

python convert_tf_checkpoint_to_pytorch.py --tf_checkpoint_path D:\Work\BISHE\BERT-Dureader\data\chinese_L-12_H-768_A-12\bert_model.ckpt --bert_config_file D:\Work\BISHE\BERT-Dureader\data\chinese_L-12_H-768_A-12\bert_config.json --pytorch_dump_path D:\Work\BISHE\BERT-Dureader\data\chinese_L-12_H-768_A-12\pytorch_model.bin

注：这里让我疑惑的是模型有5个文件，为什么转化的时候使用的是bert_model.ckpt，而且这个文件也不存在呀，是我对TensorFlow的模型不太熟悉，查阅资料之后将5个文件的作用说明如下：

$ tree chinese_L-12_H-768_A-12/
chinese_L-12_H-768_A-12/
├── bert_config.json                     <- 模型配置文件
├── bert_model.ckpt.data-00000-of-00001  <- 保存断点文件列表，可以用来迅速查找最近一次的断点文件
├── bert_model.ckpt.index                <- 为数据文件提供索引，存储的核心内容是以tensor name为键以BundleEntry为值的表格entries，BundleEntry主要内容是权值的类型、形状、偏移、校验和等信息。
├── bert_model.ckpt.meta                 <- 是MetaGraphDef序列化的二进制文件，保存了网络结构相关的数据，包括graph_def和saver_def等
└── vocab.txt                            <- 模型词汇表文件

0 directories, 5 files

在调用模型时使用chinese_L-12_H-768_A-12\bert_model.ckpt即可。

TensorFlow 读取ckpt文件中的tensor，将ckpt模型转为pytorch模型

想用MobileNet V1训练自己的数据，发现pytorch没有MobileNet V1的预训练权重，只好先下载TensorFlow的预训练权重，再转成pytorch模型。

读取ckpt中的Tensor名称以及Tensor值

TensorFlow的MobileNet V1预训练权重文件如下：

解压完文件后，发现没有.ckpt文件，文件名只需'./my_model/mobilenet_v1_1.0_224/mobilenet_v1_1.0_224.ckpt'这样写就行。

写一半发现Tensor名称好难对应起来。希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们

赞 (0)

相关推荐

  • PyTorch加载预训练模型实例(pretrained)

    使用预训练模型的代码如下: # 加载预训练模型 resNet50 = models.resnet50(pretrained=True) ResNet50 = ResNet(Bottleneck, [3, 4, 6, 3], num_classes=2) # 读取参数 pretrained_dict = resNet50.state_dict() model_dict = ResNet50.state_dict() # 将pretained_dict里不属于model_dict的键剔除掉 pret

  • PyTorch预训练Bert模型的示例

    本文介绍以下内容: 1. 使用transformers框架做预训练的bert-base模型: 2. 开发平台使用Google的Colab平台,白嫖GPU加速: 3. 使用datasets模块下载IMDB影评数据作为训练数据. transformers模块简介 transformers框架为Huggingface开源的深度学习框架,支持几乎所有的Transformer架构的预训练模型.使用非常的方便,本文基于此框架,尝试一下预训练模型的使用,简单易用. 本来打算预训练bert-large模型,发现

  • Pytorch BertModel的使用说明

    基本介绍 环境: Python 3.5+, Pytorch 0.4.1/1.0.0 安装: pip install pytorch-pretrained-bert 必需参数: --data_dir: "str": 数据根目录.目录下放着,train.xxx/dev.xxx/test.xxx三个数据文件. --vocab_dir: "str": 词库文件地址. --bert_model: "str": 存放着bert预训练好的模型. 需要是一个gz

  • pytorch_pretrained_bert如何将tensorflow模型转化为pytorch模型

    pytorch_pretrained_bert如何将tensorflow模型转化为pytorch模型

    pytorch_pretrained_bert将tensorflow模型转化为pytorch模型 BERT仓库里的模型是TensorFlow版本的,需要进行相应的转换才能在pytorch中使用 在Google BERT仓库里下载需要的模型,这里使用的是中文预训练模型(chinese_L-12_H-768_A_12) 下载chinese_L-12_H-768_A-12.zip后解压,里面有5个文件 chinese_L-12_H-768_A-12.zip后解压,里面有5个文件 bert_config

  • 使用LibTorch进行C++调用pytorch模型方式

    目录 环境 具体过程 下载LibTorch 用pytorch生成模型文件 VS创建工程并进行环境配置 运行VS2017工程文件 总结 前天由于某些原因需要利用C++调用PyTorch,于是接触到了LibTorch,配了两天最终有了一定的效果,于是记录一下. 环境 PyTorch1.6.0 cuda10.2 opencv4.4.0 VS2017 具体过程 下载LibTorch 去PyTorch官网下载LibTorch包,选择对应的版本,这里我选择Stable(1.6.0),Windows,LibT

  • pytorch模型转onnx模型的方法详解

    目录 学习目标 学习大纲 学习内容 1 . pytorch 转 onnx 2 . 运行onnx模型 3.onnx模型输出与pytorch模型比对 总结 学习目标 1.掌握pytorch模型转换到onnx模型 2.顺利运行onnx模型 3.比对onnx模型和pytorch模型的输出结果 学习大纲 pytorch模型转换onnx模型 运行onnx模型 onnx模型输出与pytorch模型比对 学习内容 前提条件:需要安装onnx 和 onnxruntime,可以通过 pip install onnx

  • 如何计算 tensorflow 和 pytorch 模型的浮点运算数

    目录 1. 引言 2. 模型结构 3. 计算模型的 FLOPs 3.1. tensorflow 1.12.0 3.2. tensorflow 2.3.1 3.3. pytorch 1.10.1+cu102 3.4. 结果对比 4. 总结 本文主要讨论如何计算 tensorflow 和 pytorch 模型的 FLOPs.如有表述不当之处欢迎批评指正.欢迎任何形式的转载,但请务必注明出处. 1. 引言 FLOPs 是 floating point operations 的缩写,指浮点运算数,可以用

  • TensorFlow实现MLP多层感知机模型

    一.多层感知机简介 Softmax回归可以算是多分类问题logistic回归,它和神经网络的最大区别是没有隐含层.理论上只要隐含节点足够多,即时只有一个隐含层的神经网络也可以拟合任意函数,同时隐含层越多,越容易拟合复杂结构.为了拟合复杂函数需要的隐含节点的数目,基本上随着隐含层的数量增多呈指数下降的趋势,也就是说层数越多,神经网络所需要的隐含节点可以越少.层数越深,概念越抽象,需要背诵的知识点就越少.在实际应用中,深层神经网络会遇到许多困难,如过拟合.参数调试.梯度弥散等. 过拟合是机器学习中的

  • Pytorch模型转onnx模型实例

    如下所示: import io import torch import torch.onnx from models.C3AEModel import PlainC3AENetCBAM device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") def test(): model = PlainC3AENetCBAM() pthfile = r'/home/joy/Projects/

  • 解决pytorch 模型复制的一些问题

    直接使用 model2=model1 会出现当更新model2时,model1的权重也会更新,这和自己的初始目的不同. 经评论指出可以使用: model2=copy.deepcopy(model1) 来实现深拷贝,手上没有pytorch环境,具体还没测试过,谁测试过可以和我说下有没有用. 原方法: 所有要使用模型复制可以使用如下方法. torch.save(model, "net_params.pkl") model5=Cnn(3,10) model5=torch.load('net_

  • PyTorch 模型 onnx 文件导出及调用详情

    PyTorch 模型 onnx 文件导出及调用详情

    目录 前言 基本用法 高级 API 前言 Open Neural Network Exchange (ONNX,开放神经网络交换) 格式,是一个用于表示深度学习模型的标准,可使模型在不同框架之间进行转移 PyTorch 所定义的模型为动态图,其前向传播是由类方法定义和实现的 但是 Python 代码的效率是比较底下的,试想把动态图转化为静态图,模型的推理速度应当有所提升 PyTorch 框架中,torch.onnx.export 可以将父类为 nn.Module 的模型导出到 onnx 文件中,

  • Tensorflow 同时载入多个模型的实例讲解

    有时我们希望在一个python的文件空间同时载入多个模型,例如 我们建立了10个CNN模型,然后我们又写了一个预测类Predict,这个类会从已经保存好的模型restore恢复相应的图结构以及模型参数.然后我们会创建10个Predict的对象Instance,每个Instance负责一个模型的预测. Predict的核心为: class Predict: def __init__(self....): 创建sess 创建恢复器tf.train.Saver 从恢复点恢复参数:tf.train.Sa

  • pytorch 模型可视化的例子

    如下所示: 一. visualize.py from graphviz import Digraph import torch from torch.autograd import Variable def make_dot(var, params=None): """ Produces Graphviz representation of PyTorch autograd graph Blue nodes are the Variables that require gra

随机推荐