将torch t7模型转换为keras h5

Question

我们如何将t7模型转换为keras‘h5？我试着这样做是为了c3d-sports1m-kinetics.t7，你可以在这里找到https://github.com/kenshohara/3D-ResNets/releases

我可以要求的至少是一种将t7模型加载到python的方法，然后提取它的权重，但是我不能用load_lua()函数来实现.

我试图使用这个函数file.py执行时出错。

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

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

使用火炬文件包，加载是成功的。您可以将模型的内容转储到文件中，然后了解内容。每一层信息都以字典的形式存储。了解模型体系结构将使解析内容变得更容易。

>>> 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,)