pytorch的预训练模型转为tensorflow预训练模型的代码实现

时间: 2023-03-15 10:59:32 浏览: 125

PyTorch预训练的实现

在深度学习领域，预训练（Pretraining）是一种利用大规模数据集预先训练模型，然后在特定任务上进行微调的技术。PyTorch是一个流行的深度学习框架，以其灵活性和易用性受到许多开发者的青睐。本篇文章将详细介绍如何在PyTorch中实现预训练模型。直接加载预训练模型是十分简单的。假设我们已经有一个与预训练模型结构相同的自定义模型`MyResNet`，我们可以使用`load_state_dict()`函数直接加载存储的模型权重。这通常基于PyTorch推荐的模型存储方式，即保存模型的状态字典（state_dict）。例如： ```python my_resnet = MyResNet(*args, **kwargs) my_resnet.load_state_dict(torch.load("my_resnet.pth")) ``` 此外，还可以直接使用`torch.load()`加载整个模型，但这通常需要模型结构与原始预训练模型完全匹配。然而，在实际应用中，我们往往需要对预训练模型进行部分调整以适应特定任务。例如，我们可能需要改变网络的输出层或处理不同通道数的输入。在这种情况下，可以加载部分预训练模型。从预训练模型库加载权重，然后过滤掉与当前模型结构不匹配的键。以下是一个例子： ```python pretrained_dict = model_zoo.load_url(model_urls['resnet152']) model_dict = model.state_dict() pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if k in model_dict} model_dict.update(pretrained_dict) model.load_state_dict(model_dict) ``` 在微改基础模型时，PyTorch的`torchvision.models`模块提供了许多预训练的常见模型，如AlexNet、VGG、ResNet等。如果只需要对这些模型做轻微修改，可以这样做： ```python resnet18 = models.resnet18(pretrained=True) resnet18.conv1 = nn.Conv2d(4, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) resnet18.fc = nn.Linear(2048, 21) ``` 这里，我们首先加载了一个预训练的ResNet18模型，然后更改了输入通道数和全连接层的输出类别。这样，模型在保留预训练权重的同时适应了新的输入规格和分类任务。简单预训练的过程是先加载预训练模型，然后替换掉需要改变的层。以ResNet为例，如果原模型用于1000类分类，但我们的任务只有10类，可以这样做： ```python resnet = torchvision.models.resnet152(pretrained=True) resnet.fc = torch.nn.Linear(2048, 10) ``` 至此，我们了解了如何在PyTorch中实现预训练模型，包括直接加载、部分加载预训练模型，以及微改基础模型的方法。这些技术有助于充分利用预训练模型的权重，提高新任务的训练效率和性能。预训练模型的应用广泛，尤其是在图像识别、自然语言处理等领域，可以作为进一步学习和研究的起点。

可以使用TensorFlow Hub中的tf2-preview版本的convert_pytorch_style_transfer函数来实现PyTorch模型转为TensorFlow预训练模型的代码实现。

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