torch.nn.Module 转换为TensorFlow

将一个 PyTorch 的 nn.Module 转换为 TensorFlow 的代码需要进行一定的手动编写。由于两个框架的底层实现方式不同，因此不能直接转换。以下是一个简单的例子，将一个简单的 PyTorch 模型转换为 TensorFlow 的代码：

import tensorflow as tf
import torch

# 定义 PyTorch 模型
class PyTorchModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(PyTorchModel, self).__init__()
        self.conv = torch.nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.relu = torch.nn.ReLU()
        self.pool = torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.fc = torch.nn.Linear(32*8*8, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.pool(x)
        x = x.view(-1, 32*8*8)
        x = self.fc(x)
        return x

# 加载 PyTorch 模型
model = PyTorchModel()
model.load_state_dict(torch.load('model.pt'))

# 转换为 TensorFlow 模型
tf_model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, kernel_size=3, strides=1, padding='same', input_shape=(32, 32, 3)),
    tf.keras.layers.ReLU(),
    tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=2, strides=2),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(10)
])

# 将 PyTorch 模型的参数赋值给 TensorFlow 模型
for i, layer in enumerate(tf_model.layers):
    if hasattr(layer, 'kernel_initializer') and hasattr(layer.kernel_initializer, 'assign'):
        layer.kernel_initializer.assign(torch.tensor(model.state_dict()[f'fc.weight'].numpy()))
    if hasattr(layer, 'bias_initializer') and hasattr(layer.bias_initializer, 'assign'):
        layer.bias_initializer.assign(torch.tensor(model.state_dict()[f'fc.bias'].numpy()))

# 进行预测
x = tf.random.normal((1, 32, 32, 3))
tf_output = tf_model(x)
print(tf_output)

需要注意的是，这只是一个简单的例子，实际转换可能会更复杂，需要根据具体的模型进行编写。