pth文件转为t7文件

.pth文件和.t7文件都是深度学习框架PyTorch常用的模型文件格式。.pth文件是PyTorch的权重文件，保存着训练好的模型参数；.t7文件是Torch7框架使用的模型文件格式。如果想将.pth文件转为.t7文件，可以使用PyTorch官方提供的工具torch.save()和torch.load()来实现。

具体步骤如下：

1. 首先，使用torch.load()函数加载.pth文件中的模型参数。例如，我们可以使用以下代码加载一个名为'model.pth'的.pth文件中的模型参数：

   import torch
   
   model = YourModelClass()
   model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))

这里需要自定义一个模型类 YourModelClass()，用来保存.pth文件中的模型参数。

2. 然后，使用torch.save()函数将模型参数保存为.t7文件。例如，我们可以使用以下代码将模型参数保存为'model.t7'文件：

   torch.save(model.state_dict(), 'model.t7')

这里需要注意的是，torch.save()函数只能保存模型参数，不能保存整个模型结构。因此，在加载.t7文件时，需要重新定义模型结构并将加载得到的模型参数赋值给该模型结构。

相关问题

怎么讲pytorch pth文件转为onnx文件

要将PyTorch的.pth文件转换为ONNX文件，可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装ONNX和PyTorch：

pip install onnx
pip install torch

2. 加载PyTorch模型：

import torch

# 加载PyTorch模型
model = torch.load('model.pth')

3. 将模型转换为ONNX格式：

# 导出ONNX模型
input_shape = (1, 3, 224, 224)
dummy_input = torch.randn(input_shape)
output_path = 'model.onnx'
torch.onnx.export(model, dummy_input, output_path, verbose=True)

这些代码将加载PyTorch模型，然后将其转换为ONNX格式，并将其保存在指定的输出路径中。请注意，我们需要指定输入张量的形状和一个虚拟输入张量来调用`torch.onnx.export`函数。

在此过程中，您可能会遇到一些问题，例如输入形状不匹配或模型中存在不支持的操作。在这种情况下，您需要根据具体情况进行调整。

pth文件转为.weights代码

如果您想将PyTorch的模型转换为Darknet格式（.weights文件），可以使用pytorch2keras库将PyTorch模型转换为Keras模型，然后使用keras-yolo3库将Keras模型转换为Darknet模型。

以下是一个简单的示例代码，可以将.pth文件转换为.weights文件：

import torch
from pytorch2keras.converter import pytorch_to_keras
from keras_yolo3.yolo3.model import yolo_body

# Load PyTorch model
model = torch.load("model.pth")

# Convert PyTorch model to Keras model
keras_model = pytorch_to_keras(model, input_var=[(3, 416, 416)], output_var=["output"])

# Convert Keras model to Darknet model
darknet_model = yolo_body(keras_model.input_shape[1:])
darknet_model.set_weights(keras_model.get_weights())
darknet_model.save_weights("model.weights")

请注意，此代码仅适用于Yolo模型，如果您要转换其他类型的模型，则需要使用适当的Keras转换库。