为什么我再转换bert的tf版本到torch版本的时候，总是显示找不到这个文件

Question

bert的tf版本转换到torch

为什么我再转换bert的tf版本到torch版本的时候，总是显示找不到这个文件，这个难道不是一个脚本吗？

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在转换BERT的TensorFlow版本模型到PyTorch版本时，如果出现找不到文件的错误，这通常意味着您在运行转换脚本时没有正确提供原始TensorFlow模型文件路径或配置文件路径。以下是使用transformers库从TensorFlow版BERT转换到PyTorch版BERT的基本步骤：

from transformers import BertModel, TF2ModelToPyTorchModule

# 1. 确保已安装所需库
!pip install transformers

# 2. 指定TensorFlow模型和配置文件路径
tf_model_path = "path/to/bert_tf_model.h5"  # TensorFlow模型权重文件路径
tf_config_path = "path/to/bert_config.json"  # TensorFlow模型配置文件路径

# 3. 加载TensorFlow模型配置
from transformers import BertConfig
config = BertConfig.from_json_file(tf_config_path)

# 4. 将TensorFlow模型转换为PyTorch模块
pytorch_model = TF2ModelToPyTorchModule(model_class=BertModel, tf_model_path=tf_model_path, config=config)

# 现在你已经成功将BERT的TensorFlow权重加载到了一个PyTorch模型中

请确保提供的路径是正确的，并且对应的TensorFlow模型文件（.h5）和配置文件（.json）都存在。同时，请注意使用的transformers版本是否支持该功能，以及所用环境是否兼容TensorFlow和PyTorch。如果问题依然存在，请检查是否有相关的报错信息，以便进一步排查问题。