Torch转paddle

将Torch模型转换为PaddlePaddle模型需要以下步骤：

1. 将Torch模型的权重文件和模型结构文件导出为ONNX格式。
2. 使用PaddlePaddle提供的ONNX转换工具将ONNX模型转换为PaddlePaddle模型。
3. 加载PaddlePaddle模型并进行推理或微调。

具体步骤如下：

1. 导出ONNX格式文件

使用torch.onnx.export函数将Torch模型导出为ONNX格式文件。示例如下：

import torch
import torchvision

# 加载预训练的Torch模型
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)

# 导出ONNX格式文件
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
torch.onnx.export(model, dummy_input, "resnet18.onnx")

此步骤将生成名为resnet18.onnx的ONNX模型文件。

2. 转换为PaddlePaddle模型

使用PaddlePaddle提供的ONNX转换工具将ONNX模型转换为PaddlePaddle模型。示例如下：

import paddle.onnx as onnx
import paddle

# 加载ONNX模型
model = onnx.load("resnet18.onnx")

# 转换为PaddlePaddle模型
paddle_model = onnx.load_model(model)
paddle.save(paddle_model, "resnet18.pdparams")

此步骤将生成名为resnet18.pdparams的PaddlePaddle模型文件。

3. 加载PaddlePaddle模型并进行推理或微调

可以使用PaddlePaddle提供的API加载PaddlePaddle模型并进行推理或微调。示例如下：

import paddle
import numpy as np

# 加载PaddlePaddle模型
model = paddle.load("resnet18.pdparams")

# 进行推理
input_data = np.random.rand(1, 3, 224, 224).astype('float32')
output_data = model(paddle.to_tensor(input_data))
print(output_data.numpy())

此步骤将输出模型的推理结果。