目标是想把在服务器上用pytorch训练好的模型转换为可以在移动端运行的tflite模型。
最直接的思路是想把pytorch模型转换为tensorflow的模型，然后转换为tflite。但是这个转换目前没有发现比较靠谱的方法。
经过调研发现最新的tflite已经支持直接从keras模型的转换，所以可以采用keras作为中间转换的桥梁，这样就能充分利用keras高层API的便利性。
转换的基本思想就是用pytorch中的各层网络的权重取出来后直接赋值给keras网络中的对应layer层的权重。
转换为Keras模型后，再通过tf.contrib.lite.TocoConverter把模型直接转为
在IT领域，模型转换是常见的需求，特别是在不同的框架之间，如PyTorch和TensorFlow。本文将探讨如何将PyTorch训练好的模型转换为适用于移动端的TFLite模型。PyTorch是一个强大的深度学习框架，它提供了灵活的计算图和直观的API，而TFLite则是TensorFlow的轻量化版本，适合在资源有限的设备上部署模型。
在尝试直接将PyTorch模型转换为TFLite时，由于缺乏直接的转换工具，通常需要借助于其他框架作为中介。在这个案例中，我们利用Keras作为转换桥梁，因为TFLite已经支持直接从Keras模型进行转换。转换的核心步骤是将PyTorch模型的权重复制到等效的Keras层中，然后使用TFLite的转换器（`tf.contrib.lite.TocoConverter`）来生成.tflite文件。
我们定义了一个名为`PytorchNet`的PyTorch模型，它包含两个卷积层（Conv2d），每个后面跟着批量归一化（BatchNorm2d）和ReLU激活函数，以及最大池化（MaxPool2d）。接着，我们创建了与之匹配的Keras模型`KerasNet`，其结构与PyTorch模型相同，包括输入层、卷积层、批量归一化层、ReLU激活和最大池化层。
为了将PyTorch权重转移到Keras模型，我们需要创建一个`PytorchToKeras`类，该类有`convert`方法。在这个方法中，我们首先加载PyTorch模型的权重，然后遍历PyTorch模型的层，为每个层创建对应的Keras层，并将权重复制过去。需要注意的是，PyTorch和Keras的层类型、参数和操作可能有所不同，因此需要确保在转移权重时进行适当的调整。
一旦完成了权重的转移，我们就可以将Keras模型转换为TFLite模型。在Keras模型准备好之后，我们可以通过`tf.contrib.lite.TocoConverter`来实现这一过程。此转换器会优化模型并将其压缩为.tflite格式，适合在移动设备上运行。转换时可以设置一些额外的选项，例如量化模型以进一步减小模型大小和提高推理速度。
总结来说，将PyTorch模型转换为TFLite模型的步骤如下：
1. 定义PyTorch和Keras模型，确保它们的结构和层权重相匹配。
2. 创建一个转换工具，用于将PyTorch模型的权重复制到Keras模型中。
3. 使用`tf.contrib.lite.TocoConverter`将Keras模型转换为TFLite模型。
4. 可选：根据需求进行模型的优化和量化。
这个过程虽然涉及多个步骤，但通过使用Keras作为中间桥梁，可以有效地实现PyTorch到TFLite的转换，使得在移动设备上部署和运行模型成为可能。在实际应用中，这种方法可以帮助开发者充分利用PyTorch的训练优势，并在有限的硬件资源上部署模型。
