caffe的model和prototxt转pytorch的model

#由于系统没有同时安装caffe和pytorch，一个在系统下，一个在conda中，应该是隔离的python环境，一般不能用。
#因而只能用numpy当做中间媒介，下面代码是numpy存储的caffe网络，将之转成pytorch
#我没有自动化那个prototxt的转换，没没必要，自己写的一摸一样的pytorch网络
def net_from_caffe(n,re): #n是pytorch的model， re 是numpy存储的caffemodel
    i=-1
    for name, l1 in n.named_children():
        try:
            l2 = getattr(n, name)
            l2.weight  # skip ReLU / Dropout
        except Exception:
            continue
        i+=1
        while len(re[i][‘weights‘])==0 and i<len(re): #在numpy中非conv和全连接层是没有weights的，只对齐这两个layer就行了
            i+=1
        w=torch.from_numpy(re[i][‘weights‘][0])# 
        b=torch.from_numpy(re[i][‘weights‘][1])
        
        assert w.size() == l2.weight.size()
        assert b.size() == l2.bias.size()
        l2.weight.data.copy_(w)
        l2.bias.data.copy_(b)