Преобразование модели Pytorch в модель Keras с моделью MMdnn IR-интерфейса

Question

Я скачал предварительно обученную модель Pytorch cifar по этой ссылке , что она имеет собственную архитектуру.Я хочу преобразовать эту модель в модель Keras.Я знаю, что для этого есть несколько инструментов.Например, я могу преобразовать модель Pytorch в стандартную модель, например, onnx или IR .

Теперь я использовал модель интерфейса IR и следующий код для загрузки и сохранения всей модели:

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
from  torch.autograd import Variable
import torch as th
from collections import OrderedDict

class CIFAR(nn.Module):
    def __init__(self, features, n_channel, num_classes):
        super(CIFAR, self).__init__()
        assert isinstance(features, nn.Sequential), type(features)
        self.features = features
        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.Linear(n_channel, num_classes)
        )

    def forward(self, x):
        x = self.features(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.classifier(x)
        return x

def make_layers(cfg, batch_norm=False):
    layers = []
    in_channels = 3
    for i, v in enumerate(cfg):
        if v == 'M':
            layers += [nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)]
        else:
            padding = v[1] if isinstance(v, tuple) else 1
            out_channels = v[0] if isinstance(v, tuple) else v
            conv2d = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=padding)
            if batch_norm:
                layers += [conv2d, nn.BatchNorm2d(out_channels, affine=False), nn.ReLU()]
            else:
                layers += [conv2d, nn.ReLU()]
            in_channels = out_channels
    return nn.Sequential(*layers)

n_channel=128
cfg = [n_channel, n_channel, 'M', 2*n_channel, 2*n_channel, 'M', 4*n_channel, 4*n_channel, 'M', (8*n_channel, 0), 'M']
layers = make_layers(cfg, batch_norm=True)
model = CIFAR(layers, n_channel=8*n_channel, num_classes=10)
pretrained=True

if pretrained:
    m = th.load('MY_PATH/cifar10-d875770b.pth')
    state_dict = m.state_dict() if isinstance(m, nn.Module) else m
    assert isinstance(state_dict, (dict, OrderedDict)), type(state_dict)
    model.load_state_dict(state_dict)

torch.save(model, 'MY_PATH/pytorch.pth')

Теперь пришло время преобразовать вышеупомянутую модель Pytorch pytorch.pth для модели IR.

В cmd я ввожу эту команду из примера здесь :

mmtoir -f pytorch -d IRModel --inputShape 3,32,32 -n pytorch.pth

Но эта ошибкаПоявляется:

Traceback (most recent call last):
  File "c:\users\***\anaconda3\lib\site-packages\mmdnn\conversion\pytorch\pytorch_parser.py", line 76, in __init__
    model = torch.load(model_file_name)
  File "c:\users\***\anaconda3\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 387, in load
    return _load(f, map_location, pickle_module, **pickle_load_args)
  File "c:\users\***\anaconda3\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 574, in _load
    result = unpickler.load()
AttributeError: Can't get attribute 'CIFAR' on <module '__main__' from 'C:\\Users\\***\\Anaconda3\\Scripts\\mmtoir.exe\\__main__.py'>

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  File "c:\users\***\anaconda3\lib\runpy.py", line 193, in _run_module_as_main
    "__main__", mod_spec)
  File "c:\users\***\anaconda3\lib\runpy.py", line 85, in _run_code
    exec(code, run_globals)
  File "C:\Users\***\Anaconda3\Scripts\mmtoir.exe\__main__.py", line 9, in <module>
  File "c:\users\***\anaconda3\lib\site-packages\mmdnn\conversion\_script\convertToIR.py", line 192, in _main
    ret = _convert(args)
  File "c:\users\***\anaconda3\lib\site-packages\mmdnn\conversion\_script\convertToIR.py", line 92, in _convert
    parser = PytorchParser(model, inputshape[0])
  File "c:\users\***\anaconda3\lib\site-packages\mmdnn\conversion\pytorch\pytorch_parser.py", line 78, in __init__
    model = torch.load(model_file_name, map_location='cpu')
  File "c:\users\***\anaconda3\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 387, in load
    return _load(f, map_location, pickle_module, **pickle_load_args)
  File "c:\users\***\anaconda3\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 574, in _load
    result = unpickler.load()
AttributeError: Can't get attribute 'CIFAR' on <module '__main__' from 'C:\\Users\\***\\Anaconda3\\Scripts\\mmtoir.exe\\__main__.py'>

Как я могу это решить?