pytorch模型加载.ckpt文件

PyTorch 中的 `.ckpt` 文件通常不是 PyTorch 的标准模型保存格式，而是 TensorFlow 中常用的检查点（Checkpoint）文件。如果你有一个由 TensorFlow 导出的 `.ckpt` 文件，并想在 PyTorch 中加载它，你需要借助第三方库，如 `tf2onnx`、`pytorch-model-zoo` 或者直接使用 `tf-nightly` 来完成转换。

首先，你需要将 TensorFlow 模型转换为 ONNX 格式，因为 ONNX 是一种跨框架的模型交换格式，然后你可以使用 `torch.onnx.load` 函数加载 ONNX 模型。以下是基本步骤：

1. 安装必要的库（假设已经安装了 `torch`, `torchvision`, 和 `onnx`）：

pip install tf-nightly onnx

2. 使用 TensorFlow 将模型转换为 ONNX：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 加载 .ckpt 检查点
model = keras.models.load_model('path_to_your_ckpt_file')
# 冻结并打包模型到静态图（如果需要）
concrete_func = model.signatures['serving_default']
tf_representations = concrete_func.graph.as_graph_def()

# 使用 tf2onnx 进行转换
import onnx
onnx_model = onnx.convert.from_tensorflow(tf_representations)
onnx.save(onnx_model, 'model.onnx')

3. 现在你有了 `.onnx` 文件，可以加载到 PyTorch：

import torch
from torch.onnx import load_from_string

# 加载转换后的 ONNX 模型
onnx_string = open('model.onnx', 'rb').read()
model_pytorch = load_from_string(onnx_string)

请注意，由于转换过程中可能会丢失一些信息，转换后的 PyTorch 模型可能无法完美复现原始 TF 模型的所有功能。