将TensorFlow模型转换为pytorch模型

将TensorFlow模型转换为pytorch模型需要进行以下步骤：

1. 导出TensorFlow模型的权重和结构。

2. 创建一个pytorch模型，并且与TensorFlow模型的结构相同。

3. 将TensorFlow模型的权重加载到pytorch模型中。

4. 将pytorch模型保存为.pth文件，以便以后使用。

以下是一个示例代码，展示了如何将TensorFlow模型转换为pytorch模型。

import tensorflow as tf
import torch

# 导出TensorFlow模型的权重和结构
tf_model = tf.keras.models.load_model('tf_model.h5')
tf_model.save_weights('tf_weights.h5')

# 创建一个pytorch模型，与TensorFlow模型的结构相同
pytorch_model = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, padding=1),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2),
    torch.nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2),
    torch.nn.Flatten(),
    torch.nn.Linear(8 * 8 * 64, 10)
)

# 将TensorFlow模型的权重加载到pytorch模型中
pytorch_model.load_state_dict(torch.load('tf_weights.h5'))

# 将pytorch模型保存为.pth文件
torch.save(pytorch_model.state_dict(), 'pytorch_model.pth')