模型权重和深度学习训练框架之间的关系

不同格式的模型权重文件

通常我们可以看到有Caffe或Pytorch或TensorFlow的模型参数文件

不同的团队可能会使用不同的深度学习训练框架, 然后使用其内部的模型权重保存函数进行保存, 以便之后自己的复用或发布开源, 让别人使用自己已经训练好的模型权重, 在其基础上进一步做改进或训练

那么该团队如果使用TensorFlow框架, 权重文件保存的形式就是TensorFlow的

如果是Caffe, 那么权重文件的保存形式就是Caffe的

反之, Pytorch也一样

不同训练框架（如Caffe和PyTorch）的权重文件的主要差异通常在于它们的存储和组织方式

但是其保存的都是神经网络层与层之间的权重, 这是不变的

所以权重文件的格式是可以在不同训练框架之间进行转化的

权重文件格式的转化

比如使用Caffe的团队发布了Caffe格式的模型权重文件

然后另一个使用Pytorch的团队想调用该模型权重文件, 那么他们只要使用模型权重文件格式转换工具将Caffe格式的权重文件转化为Pytorch格式的即可

这些工具会读取一个框架的权重文件，然后按照另一个框架的权重文件格式创建新的权重文件

本质的神经网络模型的权重和结构是不变的, 只是权重文件的格式取决于所使用的框架

模型权重文件的调用

权重文件的调用通常在模型加载权重的时候进行。

一般来说，我们会在代码中指定权重文件的路径，然后使用模型加载函数读取这个权重文件，将权重加载到模型的相应位置上。这个过程在不同的深度学习框架中可能略有差异。

权重格式转化工具的原理和局限

权重转换工具的工作原理是读取一个框架的权重文件，理解其组织结构，然后将这些权重按照另一个框架的要求重新组织和保存。

不过要注意的是，虽然神经网络的权重是可以在不同的框架之间转换的，但并非所有的操作都可以在不同的框架之间一一对应。例如，某些特定的层（比如自定义的层）或某些特定的操作可能在某个框架中存在但在另一个框架中不存在，这在进行权重转换时可能会遇到问题。在这种情况下，可能需要自己编写一些代码来实现这些特定的操作或层。

TensorFlow和Pytorch权重保存文件的格式和后缀

TensorFlow：
- TensorFlow 通常使用 SavedModel 格式来保存完整的模型，包括权重、计算图和可能的元数据。这是一个目录，其中包含二进制格式的权重文件和一个用于描述模型计算图的**.pb文件。SavedModel 目录的名称通常没有固定的后缀，但内部的计算图文件通常是以.pb为后缀**。
- TensorFlow 也可以选择只保存模型的权重，这通常使用 Checkpoint 格式，它包含一个或多个包含模型权重的.chkpt文件。
PyTorch：
- PyTorch 通常使用 .pth 或 .pt 后缀的文件来保存模型的权重。这些文件实际上是一种称为 pickle 的 Python 对象序列化格式，PyTorch 使用这种格式来保存模型的所有参数信息。
- PyTorch 也可以保存完整的模型，包括模型的结构和权重，这通常也使用 .pth 或 .pt 后缀的文件。