将torch t7模型转换为keras h5答案

【问题标题】：Convert a torch t7 model to keras h5将torch t7模型转换为keras h5
【发布时间】：2019-08-04 10:45:46
【问题描述】：

我们如何将 t7 模型转换为 keras 的 h5 ？我正在尝试为 c3d-sports1m-kinetics.t7 这样做，您可以在这里找到 https://github.com/kenshohara/3D-ResNets/releases

我至少可以要求一种将 t7 模型加载到 python (pytorch) 然后提取其权重的方法，但我无法使用 load_lua() 函数来做到这一点。 .

我在尝试使用此函数https://github.com/pytorch/pytorch/blob/c6529f4851bb8ac95f05d3f17dea178a0367aaee/torch/utils/serialization/read_lua_file.py时遇到错误

我得到的错误如下：

Traceback (most recent call last):
File "convert_t7_to_hdf5.py", line 574, in <module>
    a = load_lua("model.t7")
  File "convert_t7_to_hdf5.py", line 571, in load_lua
    return reader.read()
  File "convert_t7_to_hdf5.py", line 542, in read
    typeidx = self.read_int()
  File "convert_t7_to_hdf5.py", line 440, in read_int
    return self._read('i')
  File "convert_t7_to_hdf5.py", line 431, in _read
    result = struct.unpack(fmt, self.f.read(sz))
ValueError: read of closed file

【问题讨论】：

标签： lua keras pytorch torch

【解决方案1】：

如本链接所述， https://github.com/pytorch/pytorch/issues/15307#issuecomment-448086741

用torchfile包，加载成功。您可以将 model 的内容转储到文件中，然后了解其中的内容。每层信息都存储为字典。了解模型架构会更容易解析内容。

>>> import torchfile
>>> model = torchfile.load('c3d-sports1m-kinetics.t7')
>>> module = model.modules[0].modules[0]
>>> module.name
b'conv1a'
>>> module['weight'].shape
(64, 3, 3, 3, 3)
>>> module['bias'].shape
(64,)

【讨论】：