Tensorflow Extended：是否可以在 Tensorflow 扩展流中使用 pytorch 训练循环答案

【问题标题】：Tensorflow Extended: Is it possible to use pytorch training loop in Tensorflow extended flowTensorflow Extended：是否可以在 Tensorflow 扩展流中使用 pytorch 训练循环
【发布时间】：2021-02-24 17:58:12
【问题描述】：

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管道。
我正在考虑使用 TensorFlow 扩展。我非常怀疑我是否能够在 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，然后转换为 Tensorflow 兼容格式）。我不想重写和重新训练 TensorFlow 的训练部分，因为这将是一个很大的开销。是否有可能或有更好的方法来生产 PyTorch 训练的模型？

【问题讨论】：

标签： tensorflow pytorch tfx mlops

【解决方案1】：

您可以考虑使用torchX 库。我还没有使用它，但它似乎可以通过创建和运行模型管道来更轻松地部署模型。我不认为它具有与 Tensorflow Extended 相同的数据验证功能，但将来可能会添加。

【讨论】：

【解决方案2】：

只要您使用标准层，您应该能够使用 ONNX 将您的 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您转换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，然后您应该可以在 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/

【讨论】：