Pytorch与tensorflow模型转换

使用pytorch_pretrained_bert将tensorflow模型转化为pytorch模型：https://blog.csdn.net/sunyueqinghit/article/details/103458365/

bert_config.json
bert_model.ckpt.data-00000-of-00001
bert_model.ckpt.index
bert_model.ckpt.meta
vocab.txt

比如：
tensorflow 模型文件
checkpoint
model.ckpt-200.data-00000-of-00001
model.ckpt-200.index
model.ckpt-200.meta
1、checkpoint文件
checkpoint是一个文本文件，记录了训练过程中在所有中间节点上保存的模型的名称，首行记录的是最后（最近）一次保存的模型名称。

checkpoint是检查点文件，文件保存了一个目录下所有的模型文件列表；

2、data文件
model.ckpt-200.data-00000-of-00001：数据文件，保存的是网络的权值，偏置，操作等等。

3、index文件
model.ckpt-200.index是一个不可变得字符串表，每一个键都是张量的名称，它的值是一个序列化的BundleEntryProto。每个BundleEntryProto描述张量的元数据：“数据”文件中的哪个文件包含张量的内容，该文件的偏移量，校验和，一些辅助数据等等

4、meta文件
model.ckpt-200.meta文件保存的是图结构，通俗地讲就是神经网络的网络结构。一般而言网络结构是不会发生改变，所以可以只保存一个就行了

bert模型文件相关解释：

$ tree chinese_L-12_H-768_A-12/
chinese_L-12_H-768_A-12/
├── bert_config.json                     <- 模型配置文件
├── bert_model.ckpt.data-00000-of-00001  <- 保存断点文件列表，可以用来迅速查找最近一次的断点文件
├── bert_model.ckpt.index                <- 为数据文件提供索引，存储的核心内容是以tensor name为键以BundleEntry为值的表格entries，BundleEntry主要内容是权值的类型、形状、偏移、校验和等信息。
├── bert_model.ckpt.meta                 <- 是MetaGraphDef序列化的二进制文件，保存了网络结构相关的数据，包括graph_def和saver_def等
└── vocab.txt                            <- 模型词汇表文件0 directories, 5 files

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