问题无法解决，如何把bert的tf转换为torch

Question

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。

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

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：

1. 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。

2. 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。

3. 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。