[PyTorch2Paddle] nn.PReLU模型参数名不匹配

[youqingxiaozhua]

发现了宝藏包！落地Paddle比想象中丝滑的多，非常感谢大家的辛苦付出！

模型来源： PyTorch 模型说明： 模型中使用了nn.PReLU，API映射表中表示功能一致，实际上他们保存的weight名称不一致。torch 中为 “weight"，paddle中为"_weight"

[wjj19950828]

感谢您的支持，您说的是预测模型还是训练代码转换，可以描述一下应用场景吗，感谢～

[youqingxiaozhua]

感谢您的支持，您说的是预测模型还是训练代码转换，可以描述一下应用场景吗，感谢～

已经训练好的torch的模型参数(.pth）需要转成paddle的格式（.pdparams）。 使用x2paddle --convert_torch_project --pretrain_model=model.pth, model里有PReLU层，他的参数在torch的文件(.pth)里的key是weight，而paddle的PReLU需要的key是_weight。

具体可见： pytorch：https://pytorch.org/docs/stable/_modules/torch/nn/modules/activation.html#PReLU paddle：https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/e04b66f2d272d68f77dcd94cb2956938475411d8/python/paddle/nn/layer/activation.py#L364

[wjj19950828]

训练好的PyTorch模型转为Paddle参考文档：https://github.com/PaddlePaddle/X2Paddle/blob/develop/docs/inference_model_convertor/pytorch2paddle.md 您说的命令是训练代码转换即将PyTorch的组网以及损失函数等代码转为Paddle，包括预训练模型。

[youqingxiaozhua]

不是……这是报bug，不是求助贴，我已经转成功了；这个bug是用上面命令时遇到的，bug的内容就是转换后的模型参数（.pdparams）并不能直接load进转换后的paddle模型中，原因是nn.PReLU的可训练参数(param)在torch中定义为self.weight，而在paddle中定义为self._weight，导致他们存储的时候的key不同（模型参数存储的key-value对）。

[youqingxiaozhua]

如果直接在paddle里load转化后的model.pdparams，会报以下warning：

/lib/python3.6/site-packages/paddle/fluid/dygraph/layers.py:1301: UserWarning: Skip loading for extractor.body.20.res_layer.2._weight. extractor.body.20.res_layer.2._weight is not found in the provided dict.
  warnings.warn(("Skip loading for {}. ".format(key) + str(err)))

[wjj19950828]

我的意思是您的命令使用错了，训练好的PyTorch模型转为Paddle需要参考文档：https://github.com/PaddlePaddle/X2Paddle/blob/develop/docs/inference_model_convertor/pytorch2paddle.md， 而不是x2paddle --convert_torch_project --pretrain_model=model.pth，另外您的应用场景是什么，请具体描述一下吧～

[youqingxiaozhua]

😂 我的场景就是需要使用 x2paddle --convert_torch_project把代码和参数文件(.pth)都从torch转成paddle，x2paddle命令行的参数--pretrain_model不就是用来转换预训练模型吗……