weights_initialize = model.get_weights()， model.set_weights(weights_initialize)如何转化为pytorchg格式

在 PyTorch 中，我们可以使用 `state_dict()` 方法获取模型的参数字典，也可以使用 `load_state_dict()` 方法将参数字典加载到模型中。因此，我们可以通过以下代码将 Keras 模型的参数转换为 PyTorch 模型的参数：

import torch
import numpy as np

# 加载 Keras 模型
keras_model = ...

# 获取 Keras 模型参数
keras_weights = keras_model.get_weights()

# 转换参数为 PyTorch 格式
pytorch_weights = []
for i in range(len(keras_weights)):
    weight = torch.from_numpy(np.array(keras_weights[i]))
    pytorch_weights.append(weight)
    
# 加载参数到 PyTorch 模型
pytorch_model = ...
pytorch_model.load_state_dict({f'weight_{i}': w for i, w in enumerate(pytorch_weights)})

这里假设 PyTorch 模型的权重名称为 `weight_i`，可以根据实际情况进行修改。

相关问题

# Dataloader if webcam: show_vid = check_imshow() cudnn.benchmark = True # set True to speed up constant image size inference dataset = LoadStreams(source, img_size=imgsz, stride=stride) nr_sources = len(dataset.sources) else: dataset = LoadImages(source, img_size=imgsz, stride=stride) nr_sources = 1 vid_path, vid_writer, txt_path = [None] * nr_sources, [None] * nr_sources, [None] * nr_sources # initialize StrongSORT cfg = get_config() cfg.merge_from_file(opt.config_strongsort) # Create as many strong sort instances as there are video sources strongsort_list = [] for i in range(nr_sources): strongsort_list.append( StrongSORT( strong_sort_weights, device, half, max_dist=cfg.STRONGSORT.MAX_DIST, max_iou_distance=cfg.STRONGSORT.MAX_IOU_DISTANCE, max_age=cfg.STRONGSORT.MAX_AGE, n_init=cfg.STRONGSORT.N_INIT, nn_budget=cfg.STRONGSORT.NN_BUDGET, mc_lambda=cfg.STRONGSORT.MC_LAMBDA, ema_alpha=cfg.STRONGSORT.EMA_ALPHA,

这段代码是一个数据加载器（Dataloader）的实现。根据`webcam`变量的取值（True或False），选择不同的数据加载方式。

如果`webcam`为True，则使用`LoadStreams`类加载视频流数据，设置图像大小为`imgsz`，采样间隔为`stride`。同时，通过`check_imshow`函数检查是否可以使用`imshow`函数显示视频。

如果`webcam`为False，则使用`LoadImages`类加载图像数据，设置图像大小为`imgsz`，采样间隔为`stride`。

根据数据加载的方式，确定了数据集的数量`nr_sources`。

接下来，根据配置文件初始化StrongSORT（一种目标跟踪算法）。通过调用`get_config`函数获取配置信息，并将其合并到StrongSORT的配置中。

然后，根据视频源的数量创建相应数量的StrongSORT实例，并将它们存储在`strongsort_list`列表中。每个StrongSORT实例具有不同的参数设置，包括强排序权重、设备类型、是否使用半精度等。

最后，代码中还有一些关于StrongSORT参数的设置，如最大距离、最大IOU距离、最大年龄等等。这些参数可以根据具体需求进行调整。

# Load model model = attempt_load(weights, map_location=device) # load FP32 model imgsz = check_img_size(imgsz, s=model.stride.max()) # check img_size if half: model.half() # to FP16 # Second-stage classifier classify = True if classify: # modelc = torch_utils.load_classifier(name='resnet101', n=2) # initialize # modelc.load_state_dict(torch.load('weights/resnet101.pt', map_location=device)['model']) # load weights modelc = LPRNet(lpr_max_len=8, phase=False, class_num=len(CHARS), dropout_rate=0).to(device) modelc.load_state_dict(torch.load('./weights/Final_LPRNet_model.pth', map_location=torch.device('cpu'))) print("load pretrained model successful!") modelc.to(device).eval()

这段代码的作用是加载模型并进行推理。首先使用`attempt_load()`函数加载FP32模型，并检查输入图片的大小。如果`half`参数为True，则将模型转换为FP16精度。接下来，判断是否需要进行第二阶段的分类操作。如果需要，就加载一个现有的分类器或者创建一个新的分类器。在这个例子中，创建了一个名为`modelc`的LPRNet模型，并加载了预训练的权重。最后，将`modelc`模型转移到设备上，并设置为评估模式。