第三方框架迁移使用
Q: 请问想加载PyTorch预训练好的模型用于MindSpore模型finetune有什么方法?
A: 需要把PyTorch和MindSpore的参数进行一一对应,因为网络定义的灵活性,所以没办法提供统一的转化脚本。
一般情况下,CheckPoint文件中保存的就是参数名和参数值,调用相应框架的读取接口后,获取到参数名和数值后,按照MindSpore格式,构建出对象,就可以直接调用MindSpore接口保存成MindSpore格式的CheckPoint文件了。
其中主要的工作量为对比不同框架间的parameter名称,做到两个框架的网络中所有parameter name一一对应(可以使用一个map进行映射),下面代码的逻辑转化parameter格式,不包括对应parameter name。
import torch
import mindspore as ms
def pytorch2mindspore(default_file = 'torch_resnet.pth'):
# read pth file
par_dict = torch.load(default_file)['state_dict']
params_list = []
for name in par_dict:
param_dict = {}
parameter = par_dict[name]
param_dict['name'] = name
param_dict['data'] = ms.Tensor(parameter.numpy())
params_list.append(param_dict)
ms.save_checkpoint(params_list, 'ms_resnet.ckpt')
Q: 怎么将PyTorch的dataset
转换成MindSpore的dataset
?
A: MindSpore和PyTorch的自定义数据集逻辑是比较类似的,需要用户先定义一个自己的dataset
类,该类负责定义__init__
,__getitem__
,__len__
来读取自己的数据集,然后将该类实例化为一个对象(如: dataset/dataset_generator
),最后将这个实例化对象传入GeneratorDataset
(mindspore用法)/DataLoader
(pytorch用法),至此即可以完成自定义数据集加载了。而MindSpore在GeneratorDataset
的基础上提供了进一步的map
->batch
操作,可以很方便的让用户在map
内添加一些其他的自定义操作,并将其batch
起来。
对应的MindSpore的自定义数据集加载如下:
# 1 Data enhancement,shuffle,sampler.
class Mydata:
def __init__(self):
np.random.seed(58)
self.__data = np.random.sample((5, 2))
self.__label = np.random.sample((5, 1))
def __getitem__(self, index):
return (self.__data[index], self.__label[index])
def __len__(self):
return len(self.__data)
dataset_generator = Mydata()
dataset = ds.GeneratorDataset(dataset_generator, ["data", "label"], shuffle=False)
# 2 Customized data enhancement
dataset = dataset.map(operations=pyFunc, {other_params})
# 3 batch
dataset = dataset.batch(batch_size, drop_remainder=True)
Q: 其他框架的脚本或者模型怎么迁移到MindSpore?
A: 关于脚本或者模型迁移,可以查询MindSpore官网中关于迁移指南的介绍。