将tensorflow转换成pytorch

将TensorFlow模型转换为PyTorch通常需要通过一些第三方库或API，因为这两个深度学习框架的设计和工作原理有所不同。最常用的工具之一是`torch2trt`（PyTorch to TensorRT），它允许将PyTorch模型优化为高效的张量rt引擎，适合部署到硬件如GPU上。以下是大致步骤：

1. **安装必要的库**：首先确保已经安装了`torch`, `torch2trt` 和 `onnx` (如果原模型是ONNX格式)。

pip install torch torchvision torch2trt onnx

2. **保存PyTorch模型为ONNX格式**：如果你有训练好的PyTorch模型，可以将其导出为ONNX格式，例如：

import torch.onnx

model = ... # PyTorch模型实例
input = ... # 示例输入数据
torch.onnx.export(model, input, 'model.onnx', opset_version=11)

3. **转换ONNX模型到TensorRT**:

from torch2trt import TRTModule

model_trt = TRTModule()
model_trt.load_state_dict(torch.load('model.onnx')) # 或者使用TRTModule.from_onnx

4. **测试和优化**：
- 验证转换后的模型是否运行正常
- 调整转换设置（如max_workspace_size、precision等）以优化性能和内存消耗

5. **保存为PyTorch-like结构**：
使用`save()`函数保存优化过的模型，以便在后续使用中加载。

model_trt.save('model_trt.pth')