Question

pytorch训练好的模型能用在keras或tensorflow吗

我最近在找一个resnet18的权重文件，但是网上似乎都是只有pytorch训练好的，有办法让它训练好的权重文件用到keras或者tensorflow中吗

Answer 1

PyTorch本质上是Numpy的替代者，而且支持GPU、带有高级功能，可以用来搭建和训练深度神经网络。如果你熟悉Numpy、Python以及常见的深度学习概念（卷积层、循环层、SGD等），会非常容易上手PyTorch。

而TensorFlow可以看成是一个嵌入Python的编程语言。你写的TensorFlow代码会被Python编译成一张图，然后由TensorFlow执行引擎运行。我见过好多新手，因为这个增加的间接层而困扰。也正是因为同样的原因，TensorFlow有一些额外的概念需要学习，例如会话、图、变量作用域（variable scoping）、占位符等。

另外还需要更多的样板代码才能让一个基本的模型运行。所以TensorFlow的上手时间，肯定要比PyTorch长。

图创建和调试

赢家：PyTorch

创建和运行计算图可能是两个框架最不同的地方。在PyTorch中，图结构是动态的，这意味着图在运行时构建。而在TensorFlow中，图结构是静态的，这意味着图先被“编译”然后再运行。

举一个简单的例子，在PyTorch中你可以用标准的Python语法编写一个for循环结构