pt文件怎样转换成weights文件

如果您有一个PyTorch的模型文件，通常是`.pt`或`.pth`文件，您可以使用以下代码将其转换为`.h5`或`.weights`文件：

import torch
import numpy as np
import h5py

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

# 将PyTorch模型中的参数提取出来并转换为numpy数组
weights = {}
for key in model.keys():
    weights[key] = model[key].numpy()

# 保存为h5文件
with h5py.File('model.h5', 'w') as f:
    for key in weights.keys():
        f.create_dataset(key, data=weights[key])

# 或者保存为weights文件
np.savez('model.weights', **weights)

这样，您就可以将PyTorch模型转换为Keras或TensorFlow模型所需的`.h5`或`.weights`文件。

相关问题

pt文件怎么转化成weights文件

PT文件是PyTorch的模型文件，而weights文件是Keras/TensorFlow的模型文件。因此，要将PT文件转换为weights文件，需要使用一些工具和代码。

一种常用的方法是使用转换工具，如pytorch2keras和onnx，将PT文件转换为Keras或ONNX格式，然后再转换为weights文件。

另一种方法是使用代码将PT文件转换为weights文件。以下是一个示例代码：

import torch
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import *

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

# 转换模型结构
inputs = Input(shape=(input_shape,))
x = Dense(64, activation='relu')(inputs)
outputs = Dense(output_shape, activation='softmax')(x)
keras_model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

# 复制权重
for i, layer in enumerate(keras_model.layers):
    if isinstance(layer, Dense):
        layer.set_weights([model[f'fc{i}.weight'].numpy().T, model[f'fc{i}.bias'].numpy()])

# 保存权重文件
keras_model.save_weights('model_weights.h5')

在上面的代码中，我们首先加载PyTorch模型，然后将其转换为Keras模型结构。接下来，我们遍历Keras模型的每一层，将对应的PyTorch权重复制到Keras层中。最后，我们将Keras模型的权重保存为weights文件。请注意，此代码仅适用于具有Dense层的模型，如果模型结构不同，需要进行相应的修改。

那我如何把它目录下的.pt文件转换成.weights文件

在PyTorch (torch) 中，`.pt` 文件通常是保存的检查点（checkpoint），其中包含了模型的状态和优化器状态，用于恢复模型的训练进度。如果你想将其转换为 Darknet 的 `.weights` 格式，即模型的权值文件，你需要经历两个步骤：

1. **加载并保存模型状态**：
- 使用 `torch.load()` 函数加载 `.pt` 文件：

     checkpoint = torch.load('model.pt')
     model_state_dict = checkpoint['state_dict']

- 然后，你需要将 PyTorch 的模型状态字典 `model_state_dict` 转换为 Darknet 可识别的键（因为两者命名规范可能不同）。这通常涉及到查找对应名称的层，并把它们的权重矩阵转储到一个 `.weights` 文件中。

2. **转换权重数据**：
- 创建一个新的 `.weights` 文件，如 `model.weights`。
- 对于每个模型层，取出权重矩阵，通常是一个张量，然后一行行地写入 `.weights` 文件。可以使用 Python 的文件操作或者专门的工具包（如 darknet tools 提供的 convert.py 或者第三方库）来进行这个过程。

# 示例，假设有一个卷积层 conv layers：
for name, param in model_state_dict.items():
    if 'conv' in name and 'weight' in name:
        weights = param.detach().numpy()
        # 将权重按行写入 .weights 文件
        with open('model.weights', 'ab') as f:
            np.savetxt(f, weights.reshape(-1), fmt='%.8f')

请注意，这只是一个基本示例，实际过程中可能需要更复杂的映射和格式化策略，具体取决于你的模型结构。