pt转kmodel模型

将PT模型转换为Keras模型并导出为KModel模型需要进行以下步骤：

1. 安装Keras和tensorflow2
2. 加载PT模型并将其转换为Keras模型
3. 保存Keras模型并将其导出为KModel模型

下面是一个示例代码：

# 安装Keras和tensorflow2
!pip install keras==2.4.3 tensorflow==2.4.1

import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, TFGPT2LMHeadModel
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 加载PT模型并将其转换为Keras模型
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('distilgpt2')
model_pt = TFGPT2LMHeadModel.from_pretrained('distilgpt2', pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
model_pt.eval()

input_shape = model_pt.input_shape[1:]
inputs = keras.layers.Input(shape=input_shape, batch_size=1, dtype='int32', name='inputs')
outputs = model_pt(inputs)[0]
model_keras = keras.models.Model(inputs, outputs)

# 保存Keras模型并将其导出为KModel模型
model_keras.save('keras_model.h5')
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model_keras)
tflite_model = converter.convert()
open("kmodel_model.tflite", "wb").write(tflite_model)

在上面的代码中，我们首先加载了PT模型并将其转换为Keras模型。我们使用TFGPT2LMHeadModel类从Hugging Face Transformers库中加载预训练的GPT2模型。然后，我们定义了一个新的Keras模型，该模型具有与PT模型相同的输入和输出。我们使用Keras的Model类将输入和输出组合在一起。接下来，我们将Keras模型保存为HDF5文件，然后使用TensorFlow Lite转换器将其转换为KModel模型。

请注意，这只是一个示例代码，你需要根据你的模型和需求进行相应的修改。