Преобразование модели Keras в PyTorch

Содержание

Вопрос или проблема
Ответ или решение
1. Использование ONNX
2. Ручная конвертация архитектуры и весов
3. Альтернативные подходы
Заключение

Вопрос или проблема

У меня есть файл Keras h5, который я хочу загрузить в ту же модель, но эта модель создана с использованием PyTorch. Является ли ONNX приемлемым промежуточным вариантом? Что еще я могу использовать?

Извините, что это не точное решение вашей проблемы, но это обходной путь, который я выбрал, поскольку я тоже пытался конвертировать модели, но не нашел никакой волшебной библиотеки, чтобы это сделать, и не могу потратить на это много времени.

Если вы уже обучили модель, вам также нужно будет конвертировать веса. Веса Keras и TensorFlow находятся в формате hdf5, в то время как веса PyTorch находятся в формате pickle, поэтому вам нужно конвертировать веса и импортировать модель.

Посмотрите этот пост: Как конвертировать мою модель TensorFlow в модель PyTorch?. Там вы можете увидеть, как вам следует добавлять веса по одному для каждого слоя. Это кажется слишком проблематичным.

Другой вариант для весов — это (для реализации во время обучения модели в Keras): Сериализация моделей Keras … но вам все равно нужно будет конвертировать архитектуру ANN в PyTorch.

С другой стороны, реализовывать модели в Keras довольно легко и приятно, чтобы начать работать с архитектурами ANN, так что вы можете попробовать.

В заключение: я только что нашел библиотеку Keras, которая реализует основную модель ANN, которая мне нужна для обучения модели и последующей инференции, что довольно просто.

Пожалуйста, дайте мне знать, если вы найдете лучший вариант.

Ответ или решение

Конвертация модели Keras в PyTorch может быть сложной задачей, однако существуют различные подходы и инструменты, которые могут помочь в этом процессе. Давайте рассмотрим несколько вариантов, включая ONNX и другие методы.

1. Использование ONNX

ONNX (Open Neural Network Exchange) — это формат, который позволяет переносить модели между различными фреймворками машинного обучения. Вы можете конвертировать вашу модель Keras в формат ONNX, а затем воспользоваться инструментами для загрузки этой модели в PyTorch. Процесс может включать следующие шаги:

Установите необходимые библиотеки:
```
pip install tf2onnx onnx onnx2pytorch
```

Конвертируйте модель Keras в ONNX:


import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import tf2onnx

model = keras.models.load_model(‘model.h5’)
onnx_model = tf2onnx.convert.from_keras(model)
with open("model.onnx", "wb") as f:
f.write(onnx_model.SerializeToString())


- Загрузите модель ONNX в PyTorch:
```python
import onnx
import torch
import onnx2pytorch

onnx_model = onnx.load("model.onnx")
pytorch_model = onnx2pytorch.Convert(onnx_model)

2. Ручная конвертация архитектуры и весов

Если у вас есть специфические архитектуры или вы хотите иметь полный контроль над процессом, вы можете вручную сконструировать эквивалентную модель в PyTorch, а затем перенести веса:

Создание модели в PyTorch: Сначала создайте аналогичную архитектуру модели, используя PyTorch.
Извлечение весов из Keras:
Вы можете использовать HDF5 библиотеку для извлечения весов:
```
import h5py
weights = {}
model = keras.models.load_model('model.h5')
for layer in model.layers:
   weights[layer.name] = layer.get_weights()
```

Перенос весов в PyTorch:
При создании модели в PyTorch, вам нужно будет установить веса вручную:

pytorch_model.layer_name.weight.data = torch.from_numpy(weights['layer_name'][0])
pytorch_model.layer_name.bias.data = torch.from_numpy(weights['layer_name'][1])

3. Альтернативные подходы

Выбор подходящей библиотеки: Если модель Keras вас устраивает, можно рассмотреть возможность использования её в Keras/TensorFlow или использования библиотек, которые имитируют Keras-подобный интерфейс в PyTorch, таких как PyTorch Lightning.
Изучение нескольких реализаций: Возможно, найдется реализация вашей модели в PyTorch, которую можно будет использовать. Это может существенно упростить процесс, особенно если модель распространена.

Заключение

Конвертация модели Keras в PyTorch требует внимательного подхода и, в зависимости от сложности вашей модели, может быть выполнена несколькими способами. Использование ONNX является наиболее универсальным методом, однако, в некоторых случаях, ручная конвертация может дать вам необходимый контроль и гибкость. Не стесняйтесь исследовать дополнительные ресурсы и сообщества, такие как Stack Overflow и GitHub, для получения дополнительных руководств и поддержки. Если вы сможете обнаружить более эффективное решение, пожалуйста, поделитесь с сообществом.