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我已经使用 pytorch 训练了一个图像分类模型。
现在，我想将其从研究转移到生产流水线。
我正在考虑使用扩展的 TensorFlow。我非常怀疑我能否在 TensorFlow 扩展管道中使用我的 PyTorch 训练模型(我可以将训练模型转换为 ONNX，然后再转换为 Tensorflow 兼容格式)。我不想将训练部分重写并重新训练到 TensorFlow，因为这会是一个很大的开销。是否有可能或是否有任何更好的方法来生产 PyTorch 训练的模型？
最佳答案
只要您使用的是标准层，您就应该能够使用 ONNX 将 PyTorch 图像分类模型转换为 Tensorflow 格式。我建议进行转换，然后查看两个模型摘要以确保它们相对相似。此外，进行一些测试以确保转换后的模型能够处理您拥有的任何特定边缘情况。确认转换后的模型有效后，将模型保存为 TF SavedModel 格式，然后您应该能够在 Tensorflow Extended (TFX) 中使用它。
有关转换过程的更多信息，请参阅本教程:https://learnopencv.com/pytorch-to-tensorflow-model-conversion/
关于 tensorflow 扩展 : Is it possible to use pytorch training loop in Tensorflow extended flow，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/64808840/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！