PyTorch：深度学习的新引擎

作者：暴富2021

2023.09.27 13:39

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简介：改变PyTorch的pth文件中的模型名称与将PyTorch模型转成pb

改变PyTorch的pth文件中的模型名称与将PyTorch模型转成pb
随着深度学习领域的快速发展，PyTorch作为一种流行的深度学习框架，广泛应用于各种任务。有时，我们需要改变PyTorch的pth文件中的模型名称或将PyTorch模型转成pb格式，以满足特定的需求。本文将详细介绍这两个操作的方法和技巧，帮助读者更好地掌握PyTorch模型的处理。
一、改变PyTorch的pth文件中的模型名称
在PyTorch中，模型名称通常在pth文件中指定。更改模型名称可以方便我们区分不同的模型，同时也能更好地管理模型。下面是具体的步骤：

打开pth文件
使用文本编辑器打开要修改的pth文件，通常其扩展名为.pth。
找到模型名称
在pth文件中，模型名称通常在一个名为state_dict的字典中定义。在这个字典里，我们可以看到模型的结构和参数。
更改模型名称
将state_dict中的键名（即模型名称）更改为你想要的名称。注意，新名称应该符合PyTorch的命名规范，以字母、数字和下划线组成，不能包含特殊字符或空格。
保存并关闭文件
保存修改后的pth文件，并关闭文本编辑器。
二、将PyTorch模型转成pb格式
将PyTorch模型转成pb格式有很多优点，比如可以减小模型体积、方便部署等。下面是将PyTorch模型转成pb格式的步骤：
安装TensorFlow Serving工具
TensorFlow Serving是用于部署TensorFlow模型的工具，可以将其用于PyTorch模型的部署。首先，安装TensorFlow Serving：
```
pip install tensorflow-serving-api
```

导出PyTorch模型
使用PyTorch的export_model()函数将模型导出为TorchScript格式：

import torch.utils.mobile_optimizer as mobile_optimizer
# 加载模型
model = torch.load('path/to/model.pth')
# 导出模型
model = mobile_optimizer.quantize_jit(model)  # 对模型进行量化处理（可选）
torch.jit.save(model, 'path/to/model.pt')

将pb文件转换为pbtext格式
使用TensorFlow Serving的pbtext工具将pb文件转换为pbtext格式，方便阅读和理解：
```
pip install tf-serving-tools
tf_serving_tools.protos2pbtext 'path/to/model.pb' 'path/to/model.pbtext'
```

使用TensorFlow Serving部署模型
通过TensorFlow Serving部署模型，可以将其用于实际应用中：

import tensorflow as tf
from tensorflow_serving.apis import create_python_api
# 加载pbtext文件
with open('path/to/model.pbtext', 'rb') as f:
graph_def = f.read()
# 创建API描述文件
api_def = create_python_api(tf.compat.v1.apis, tf.compat.v1)
with open('path/to/api_def.pbtxt', 'w') as f:
f.write(api_def)

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