我正在尝试转换以下博客 Image Captioning using Deep Learning (CNN and LSTM) 中提到的 CNN+LSTM 模型。相关的 github 仓库是：Pytorch image captioning
我想将此pytorch模型转换为tflite。它具有编码器和解码器检查点。据我所知，它们都必须转换为 tflite（如果我错了，请纠正我）
方法： 使用 onnx2keras 库中提到的示例，onnx2keras 我能够将编码器转换为 tflite。但是使用解码器，我面临以下问题。
不确定什么是正确的方法。谁能提出更好的方法并帮助我实现 tflite 模型
<块引用>文件“convert_pytorch_tf.py”，第 63 行，在 change_ordering=False 中）文件 “/root/anaconda3/envs/pyt2tf/lib/python3.7/site-packages/pytorch2keras/converter.py”， 第 53 行，在 pytorch_to_keras dummy_output = model(*args) 文件中 “/root/anaconda3/envs/pyt2tf/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py”， 第 550 行，调用结果 = self.forward(*input, **kwargs) TypeError： forward() 缺少 2 个必需的位置参数：'captions' 和 ‘长度’
请告诉我应该遵循哪种方法，并帮助我解决与我所采用的方法相关的问题