我要如何把一个image classification的pytorch CLIP model .pth文件格式的模型 转换成TF SavedModel格式的模型。

将PyTorch的CLIP模型从.pth格式转换为TensorFlow的SavedModel格式，需要经过几个步骤。这里是一个概述：

1. **安装必要的库**:
首先确保你已经安装了`torch`, `pytorch-model-summary`, `torch2onnx`以及`tf-nightly`等库，可以使用pip安装：

   pip install torch torchvision onnx tensorflow==nightly

2. **加载PyTorch模型**:
使用`torch.load()`函数加载你的`.pth`文件模型，例如：

   import torch
   model = torch.jit.load('path_to_your_clip_model.pth')

3. **转换为ONNX格式**:
将模型转换成ONNX格式，以便后续处理：

   input_size = (model.input_size[0], model.input_size[1])
   dummy_input = torch.randn(1, *input_size)
   torch.onnx.export(model, dummy_input, 'clip_model.onnx', export_params=True)

4. **使用torch2onnx转换**:
如果你想保留更多的细节，可以使用`torch2onnx`工具进行转换，例如：

   from torch2onnx import convert
   model_onnx = convert(model, dummy_input, opset_version=12)
   model_onnx.save('clip_model.onnx')

5. **导入并优化ONNX模型**:
可能需要使用`onnxoptimizer`或`onnxruntime`进行优化，这一步可以减少模型大小和运行时间：

   onnx-opt clip_model.onnx -o optimized_clip_model.onnx

6. **转换为TensorFlow SavedModel**:
使用`onnxmltools`库将优化后的ONNX模型转换为TensorFlow的SavedModel:

   import onnxmltools
   sess = onnxmltools.convert_onnx.backend.prepare(model_onnx)
   tf.saved_model.save(sess, 'optimized_clip_model')

7. **验证转换结果**:
最后，你可以通过加载和测试转换后的模型来确认是否正常工作。