说明1：该专栏没有规划有多少个系列文章，而是根据每次文章内容难易程度、文章较佳阅读时长决定最终文章篇幅。

说明2：该专栏是对 huggingface 中多个模型的源码解析，源项目地址：


huggingface/transformersgithub.com

pytorch模型转onnx python pytorch模型转tensorflow2_缓存


Transformers 文档：

Transformers - transformers 2.1.0 documentationhuggingface.co

一、源码阅读的三个原则和一个能力

  • 三个原则
  • IPO原则：完成一件事情必须要经历输入(Input)—处理(Process)—输出(Output)三个步骤，在IPO原则基础上，再对将要完成的目标添加需要的辅助文件。
  • AD原则：根据上述 IPO 原则，找到输入，跳过处理，返回输出，画出概要（Abstract）；完成概要设计后，跳到详细（Detail）代码中。若在拆解代码过程时，碰到其他 IPO 过程，依样画葫芦即可。
  • BO原则：在 IPO 原则和 AD 原则的基础上，读懂代码，思考代码逻辑，获得不同代码模块的功能。以 Business-Oriented （业务导向），在业务目标下，将各个独立的、不同的功能组装拼接用以支撑业务。
  • 一个能力
  • 想象能力--不是天马行空般地胡乱猜想，是在原作者设计的基础上，深入思考：
  • 作者为何要如此设计？
  • 实现这个功能的基本设计流程思路是怎样的？
  • 按照功能需要，我们自己设计一个流程，往往我们仅会考虑正常流程，而忽略掉异常流程。完成设计后，对比源码，看看作者在可能出现的问题上又做了哪些针对性的预防措施？

二、各个类之间的关系以及解析策略


pytorch模型转onnx python pytorch模型转tensorflow2_加载_02


转换过程中主要涉及以上十六个类，其中 nn.Module 是 PyTorch 提供的，暂且不谈。剩下的十五个类，我们以 BertModel

  • 中心：BertModel
  • 向上：
  • 两个通用工具类：PretrainedConfig、PreTrainedModel
  • BertModel 的直接父类：BertPreTrainedModel，以及它需要关联的 BertConfig 和 BertLayerNorm
  • 向下：
  • BertModel 关联的三个类：BertEmbeddings、BertEncoder、BertPooler
  • BertEncoder 关联的一个类：BertLayer
  • BertLayer 关联的三个类：BertAttention、BertIntermediate、BertOutput
  • BertAttention 关联的两个类：BertSelfAttention、BertSelfOutput

三、关键函数之间调用关系的时序图

仅给出关键函数之间的调用关系，从而使得逻辑更加清晰，中间存在的其他函数之间的调用关系，可以从源码中获取。


pytorch模型转onnx python pytorch模型转tensorflow2_参数解析_03


四、convert_bert_pytorch_checkpoint_to_original_tf.py 文件解析

我们从 convert_bert_pytorch_checkpoint_to_original_tf.py 文件中的 main() 函数开始，结合 IPO 和 AD 原则来阅读源码。
main() 函数有参数解析、模型加载、模型转换三个功能（AD原则中 A（Abstract）的体现）。

1. 参数解析

  • 参数：模型名称、pytorch版模型的缓存地址、pytorch 版模型的存放地址、tf 版模型的输出地址
parser


【思考1】：在没有源码的情况下，实现 pytorch->tf 模型的转换，那么我们首先会有哪些什么想法呢？
1. 根据 IPO 原则，会先确定输入、输出，暂时忽略处理部分。
输入：pytorch 版模型
输出：tensorflow 版模型
2. 根据 AD 原则，对输入、输出环节进行细化。
输入：
离线下载模型，并存放到具体路径下（pytorch_model_path），需要调用模型的时候，直接加载。
在线下载模型。如果是第一次下载，并在给定的目录中没有找到需要调用的模型，那么，在线下载，下载完成之后并存放到指定路径下（cache_dir）。
输出：
一个包含 tf 模型的具体路径（tf_cache_dir），同时输出应该包含4个文件（tf版模型的特殊之处）。


【源码1】：在完成上面的思考之后，我们瞅瞅看实际源码中的 IPO 过程是怎样的？
目标：将 pytorch 版的模型转成 tf 版的模型
输入：pytorch 版的模型名称【model_name】、pytorch 版模型的存放路径【pytorch_model_path】、pytorch 版模型的缓存路径【cache_dir】
处理：将 pytorch 版的模型 转换成 tf 版的模型
输出：tf 版的模型输出路径【tf_cache_dir】


【校正1】：遗漏了 model_name


【小贴士】

  • argparse 核心内容（英文）：

https://docs.python.org/3.6/howto/argparse.htmldocs.python.org


  • argparse 核心内容（中文）：

李小伟：参数解析 argparse 核心内容zhuanlan.zhihu.com

pytorch模型转onnx python pytorch模型转tensorflow2_pytorch checkpoint_04


2. 模型加载

  • 参数：预训练模型名称或路径、pytorch版模型、pytorch版模型的输入地址
model = BertModel.from_pretrained(
    pretrained_model_name_or_path=args.model_name, 
    state_dict=torch.load(args.pytorch_model_path), 
    cache_dir=args.cache_dir)


3. 将 pytorch 版的模型 转换成 tf 版的模型

  • 参数：模型、checkpoint的输出地址、预训练模型名称
convert_pytorch_checkpoint_to_tf