我想把Bert的tensorflow版本转换为torch版本,运用一个脚本叫做python convert_bert_original_tf2_checkpoint_to_pytorch.py,这个脚本需要在一个环境里同时安装torch和tensorflow两个框架,但是我下载之后很多次两个版本不兼容,但是兼容的话,torch的版本或者tensorflow的版本又过低,有没有解决过这个问题的小伙伴,帮我解答一下。
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当然,我可以帮助你解决这个问题。在将BERT的TensorFlow版本模型转换为PyTorch版本时,确实可能会遇到TensorFlow和PyTorch不同版本间的兼容性问题。以下是一种可能的解决方案:
-
选择兼容版本: 首先,你需要找到TensorFlow和PyTorch的一个兼容组合。对于
convert_bert_original_tf2_checkpoint_to_pytorch.py
这个脚本,它通常是Hugging Face Transformers库的一部分,该库有指定的依赖项要求。通常较新的Transformer版本会支持较新且兼容的TensorFlow和PyTorch版本。请查看Hugging Face Transformers库的文档或GitHub页面(例如:https://github.com/huggingface/transformers),了解其对TensorFlow和PyTorch版本的要求,并根据这些信息创建一个虚拟环境以安装正确的版本。
-
创建虚拟环境并安装库: 在Python中,可以使用
conda
或venv
来创建独立的虚拟环境。这里是一个使用conda
的例子:conda create -n bert_conversion tensorflow==<tf_version> torch==<torch_version> python=3.7 conda activate bert_conversion pip install transformers
将
<tf_version>
和<torch_version>
替换为你找到的兼容版本号。 -
转换模型权重: 进入虚拟环境后,你可以运行转换脚本来转换预训练的BERT TensorFlow模型到PyTorch模型:
python -m transformers.convert_bert_original_tf2_checkpoint_to_pytorch \ --tf_checkpoint_path <path_to_your_bert_tf_ckpt> \ --bert_model bert-base-uncased \ --pytorch_dump_folder_path <path_to_save_pytorch_model>
其中
<path_to_your_bert_tf_ckpt>
是你的BERT TensorFlow模型权重文件路径,<path_to_save_pytorch_model>
是你希望保存转换后的PyTorch模型的路径。
按照上述步骤操作,应该能够顺利地完成BERT模型格式的转换。务必确保在执行转换前检查好所需的库版本,并在无冲突的环境中进行操作。
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