Question

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，您可以在此处https://github.com/kenshohara/3D-ResNets/releases

我至少要问的是一种将t7模型加载到python（pytorch），然后提取其权重的方法，但是我无法使用 load_lua（）函数做到这一点。

尝试使用此功能https://github.com/pytorch/pytorch/blob/c6529f4851bb8ac95f05d3f17dea178a0367aaee/torch/utils/serialization/read_lua_file.py

时出现错误

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

Answer 1

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

使用 torchfile 软件包，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。每个层信息都存储为字典。了解模型架构将使解析内容更加容易。

>>> 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,)

将Torch T7模型转换为Keras H5

1 个答案: