概述
最近做的一个事情需要将已经训练好的TF模型迁移到Pytorch上使用，于是在此记录一下。
一、方法一：
该方法比较“原始”，大致的做法是：1.读取TF模型-->2.获取参数名和值构成的字典-->3.构建Pytorch模型-->4.使用已经获取的字典对Pytorch模型参数进行更新-->5.保存为.pth文件
具体的实现上参考：https://www.cnblogs.com/qbdj/p/11024565.html。我做的时候省去了保存为.h5的部分，因为他这里.h5只含有模型参数，没有保存模型结构。另外，如果Pytorch参数名和TF参数名不一致的话也需要做对应的调整。最后将模型保存为包含了网络结构和参数的pth文件，方便以后直接调用。
torch.save(model,'py_model.pth')二、方法二：
使用tfpyth库，官方：https://pypi.org/project/tfpyth/
最后
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