pytorch_pretrained_bert将tensorflow模型转化为pytorch模型
BERT仓库里的模型是TensorFlow版本的，需要进行相应的转换才能在pytorch中使用
在Google BERT仓库里下载需要的模型，这里使用的是中文预训练模型(chinese_L-12_H-768_A_12)
下载chinese_L-12_H-768_A-12.zip后解压，里面有5个文件
chinese_L-12_H-768_A-12.zip后解压，里面有5个文件
bert_config.json
bert_model.ckpt.data-00000-of-00001
bert_model.ckpt.index
bert_model.ckpt.meta
vocab.txt
使用bert仓库里的convert_bert_original_tf_checkpoint_to_pytorch.py将此模型转化为pytorch版本的，这里我的文件夹位置为：D:\Work\BISHE\BERT-Dureader\data\chinese_L-12_H-768_A-12，替换为自己的即可
python convert_tf_checkpoint_to_pytorch.py --tf_checkpoint_path D:\Work\BISHE\BERT-Dureader\data\chinese_L-12_H-768_A-12\bert_model.ckpt --bert_config_file D:\Work\BISHE\BERT-Dureader\data\chinese_L-12_H-768_A-12\bert_config.json --pytorch_dump_path D:\Work\BISHE\BERT-Dureader\data\chinese_L-12_H-768_A-12\pytorch_model.bin
注：这里让我疑惑的是模型有5个文件，为什么转化的时候使用的是bert_model.ckpt，而且这个文件也不存在呀，是我对TensorFlow的模型不太熟悉，查阅资料之后将5个文件的作用说明如下：
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$ tree chinese_L-12_H-768_A-12/chinese_L-12_H-768_A-12/├── bert_config.json <- 模型配置文件├── bert_model.ckpt.data-00000-of-00001 <- 保存断点文件列表，可以用来迅速查找最近一次的断点文件├── bert_model.ckpt.index <- 为数据文件提供索引，存储的核心内容是以tensor name为键以BundleEntry为值的表格entries，BundleEntry主要内容是权值的类型、形状、偏移、校验和等信息。├── bert_model.ckpt.meta <- 是MetaGraphDef序列化的二进制文件，保存了网络结构相关的数据，包括graph_def和saver_def等└── vocab.txt <- 模型词汇表文件0 directories, 5 files |
在调用模型时使用chinese_L-12_H-768_A-12\bert_model.ckpt即可。
TensorFlow 读取ckpt文件中的tensor，将ckpt模型转为pytorch模型
想用MobileNet V1训练自己的数据，发现pytorch没有MobileNet V1的预训练权重，只好先下载TensorFlow的预训练权重，再转成pytorch模型。
读取ckpt中的Tensor名称以及Tensor值
TensorFlow的MobileNet V1预训练权重文件如下：
解压完文件后，发现没有.ckpt文件，文件名只需'./my_model/mobilenet_v1_1.0_224/mobilenet_v1_1.0_224.ckpt'这样写就行。
写一半发现Tensor名称好难对应起来。希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家
原文链接：https://blog.csdn.net/sunyueqinghit/article/details/103458365
