将PyTorch模型转换为Keras模型代码

将PyTorch模型转换为Keras模型代码是一项比较复杂的任务，因为PyTorch和Keras在实现上有很大的不同。不过，可以通过以下步骤尝试进行转换：

1. 安装onnx和onnx-tf

首先，需要安装onnx和onnx-tf。onnx是一种跨平台的开放式格式，用于表示深度学习模型。onnx-tf是一个用于将onnx模型转换为TensorFlow模型的工具。

pip install onnx onnx-tf

2. 将PyTorch模型转换为onnx模型

使用PyTorch将模型保存为ONNX格式：

import torch
import onnx

# 加载PyTorch模型
model = torch.load('model.pth')

# 转换为ONNX格式
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
input_names = ['input']
output_names = ['output']
onnx.export(model, dummy_input, 'model.onnx', input_names=input_names, output_names=output_names)

3. 将onnx模型转换为Keras模型

使用onnx-tf将onnx模型转换为Keras模型：

import onnx
import onnx_tf
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 加载ONNX模型
model = onnx.load('model.onnx')

# 转换为Keras模型
tf_rep = onnx_tf.backend.prepare(model)
graph_def = tf_rep.graph.as_graph_def()
input_names = [i.name for i in tf_rep.inputs]
output_names = [i.name for i in tf_rep.outputs]
with tf.Graph().as_default() as graph:
    tf.import_graph_def(graph_def, name='')
    sess = tf.compat.v1.Session(graph=graph)
keras_model = keras.models.Sequential()
keras_model.add(keras.layers.Lambda(lambda x: x, input_shape=(None,) + input_shape))
for layer in sess.graph.get_operations():
    layer_type = layer.type
    layer_name = layer.name
    layer_input_shape = layer.inputs[0].get_shape().as_list()
    layer_output_shape = layer.outputs[0].get_shape().as_list()
    if layer_type == 'Placeholder':
        continue
    elif layer_type == 'Conv2D':
        filters = layer.inputs[1].get_shape().as_list()[3]
        kernel_size = layer.inputs[1].get_shape().as_list()[0]
        strides = layer.get_attr('strides')[1]
        padding = layer.get_attr('padding').decode()
        keras_layer = keras.layers.Conv2D(filters=filters, kernel_size=kernel_size, strides=strides, padding=padding, name=layer_name)
    elif layer_type == 'MaxPool':
        pool_size = layer.get_attr('kernel_shape')[1]
        strides = layer.get_attr('strides')[1]
        padding = layer.get_attr('padding').decode()
        keras_layer = keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=pool_size, strides=strides, padding=padding, name=layer_name)
    elif layer_type == 'Relu':
        keras_layer = keras.layers.Activation('relu', name=layer_name)
    elif layer_type == 'Reshape':
        target_shape = layer.outputs[0].get_shape().as_list()[1:]
        keras_layer = keras.layers.Reshape(target_shape, name=layer_name)
    else:
        raise ValueError('Unsupported layer type: {}'.format(layer_type))
    keras_layer.build(layer_input_shape)
    keras_layer.set_weights(sess.run(layer.inputs[1:]))
    keras_model.add(keras_layer)
keras_model.summary()

以上是将PyTorch模型转换为Keras模型代码的基本步骤。但是，由于两种框架的实现有所不同，因此在实际应用中可能需要进行更深入的调整和修改。