在进行transformer类模型的训练或开发时,我们会在GitHub、huggingface等平台上下载已有的模型文件。个人习惯用pytorch框架进行代码编写,然而很多时候在下载模型文件时,会遇到TensorFlow的模型,这是就涉及到转换的问题。
首先说一说两个框架的模型文件的后缀名区别:
以下是TensorFlow转换为pytorch的指令:
- transformers-cli convert \
- --model_type <如bert>\
- --tf_checkpoint <原TensorFlow的ckpt文件地址>\
- --config <配置json文件地址>\
- --pytorch_dump_output <目标pytorch的bin文件地址>
最后补充一下——Transformer类的模型文件,其目录下通常都会有:
①模型文件
②模型索引文件
③tokenizer文件
④模型配置的json文件(通常是config.json)
⑤vocab词表