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# Convertendo checkpoints do TensorFlow para Pytorch

Uma interface de linha de comando é fornecida para converter os checkpoints originais Bert/GPT/GPT-2/Transformer-XL/XLNet/XLM em modelos
que podem ser carregados usando os métodos `from_pretrained` da biblioteca.

<Tip>

A partir da versão 2.3.0 o script de conversão agora faz parte do transformers CLI (**transformers**) disponível em qualquer instalação
transformers >= 2.3.0.

A documentação abaixo reflete o formato do comando **transformers convert**.

</Tip>

## BERT

Você pode converter qualquer checkpoint do BERT em TensorFlow (em particular [os modelos pré-treinados lançados pelo Google](https://github.com/google-research/bert#pre-trained-models)) em um arquivo PyTorch usando um
[convert_bert_original_tf_checkpoint_to_pytorch.py](https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/src/transformers/models/bert/convert_bert_original_tf_checkpoint_to_pytorch.py) script.

Esta Interface de Linha de Comando (CLI) recebe como entrada um checkpoint do TensorFlow (três arquivos começando com `bert_model.ckpt`) e o
arquivo de configuração (`bert_config.json`), e então cria um modelo PyTorch para esta configuração, carrega os pesos
do checkpoint do TensorFlow no modelo PyTorch e salva o modelo resultante em um arquivo PyTorch que pode
ser importado usando `from_pretrained()` (veja o exemplo em [quicktour](quicktour) , [run_glue.py](https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/pytorch/text-classification/run_glue.py) ).

Você só precisa executar este script de conversão **uma vez** para obter um modelo PyTorch. Você pode então desconsiderar o checkpoint em
 TensorFlow (os três arquivos começando com `bert_model.ckpt`), mas certifique-se de manter o arquivo de configuração (\
`bert_config.json`) e o arquivo de vocabulário (`vocab.txt`), pois eles também são necessários para o modelo PyTorch.

Para executar este script de conversão específico, você precisará ter o TensorFlow e o PyTorch instalados (`pip install tensorflow`). O resto do repositório requer apenas o PyTorch.

Aqui está um exemplo do processo de conversão para um modelo `BERT-Base Uncased` pré-treinado:

```bash
export BERT_BASE_DIR=/path/to/bert/uncased_L-12_H-768_A-12

transformers convert --model_type bert \
  --tf_checkpoint $BERT_BASE_DIR/bert_model.ckpt \
  --config $BERT_BASE_DIR/bert_config.json \
  --pytorch_dump_output $BERT_BASE_DIR/pytorch_model.bin
```

Você pode baixar os modelos pré-treinados do Google para a conversão [aqui](https://github.com/google-research/bert#pre-trained-models).

## ALBERT

Converta os checkpoints do modelo ALBERT em TensorFlow para PyTorch usando o
[convert_albert_original_tf_checkpoint_to_pytorch.py](https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/src/transformers/models/albert/convert_albert_original_tf_checkpoint_to_pytorch.py) script.

A Interface de Linha de Comando (CLI) recebe como entrada um checkpoint do TensorFlow (três arquivos começando com `model.ckpt-best`) e o
arquivo de configuração (`albert_config.json`), então cria e salva um modelo PyTorch. Para executar esta conversão, você
precisa ter o TensorFlow e o PyTorch instalados.

Aqui está um exemplo do processo de conversão para o modelo `ALBERT Base` pré-treinado:

```bash
export ALBERT_BASE_DIR=/path/to/albert/albert_base

transformers convert --model_type albert \
  --tf_checkpoint $ALBERT_BASE_DIR/model.ckpt-best \
  --config $ALBERT_BASE_DIR/albert_config.json \
  --pytorch_dump_output $ALBERT_BASE_DIR/pytorch_model.bin
```

Você pode baixar os modelos pré-treinados do Google para a conversão [aqui](https://github.com/google-research/albert#pre-trained-models).

## OpenAI GPT

Aqui está um exemplo do processo de conversão para um modelo OpenAI GPT pré-treinado, supondo que seu checkpoint NumPy
foi salvo com o mesmo formato do modelo pré-treinado OpenAI (veja [aqui](https://github.com/openai/finetune-transformer-lm)\
)

```bash
export OPENAI_GPT_CHECKPOINT_FOLDER_PATH=/path/to/openai/pretrained/numpy/weights

transformers convert --model_type gpt \
  --tf_checkpoint $OPENAI_GPT_CHECKPOINT_FOLDER_PATH \
  --pytorch_dump_output $PYTORCH_DUMP_OUTPUT \
  [--config OPENAI_GPT_CONFIG] \
  [--finetuning_task_name OPENAI_GPT_FINETUNED_TASK] \
```

## OpenAI GPT-2

Aqui está um exemplo do processo de conversão para um modelo OpenAI GPT-2 pré-treinado (consulte [aqui](https://github.com/openai/gpt-2))

```bash
export OPENAI_GPT2_CHECKPOINT_PATH=/path/to/openai-community/gpt2/pretrained/weights

transformers convert --model_type gpt2 \
  --tf_checkpoint $OPENAI_GPT2_CHECKPOINT_PATH \
  --pytorch_dump_output $PYTORCH_DUMP_OUTPUT \
  [--config OPENAI_GPT2_CONFIG] \
  [--finetuning_task_name OPENAI_GPT2_FINETUNED_TASK]
```

## XLNet

Aqui está um exemplo do processo de conversão para um modelo XLNet pré-treinado:

```bash
export TRANSFO_XL_CHECKPOINT_PATH=/path/to/xlnet/checkpoint
export TRANSFO_XL_CONFIG_PATH=/path/to/xlnet/config

transformers convert --model_type xlnet \
  --tf_checkpoint $TRANSFO_XL_CHECKPOINT_PATH \
  --config $TRANSFO_XL_CONFIG_PATH \
  --pytorch_dump_output $PYTORCH_DUMP_OUTPUT \
  [--finetuning_task_name XLNET_FINETUNED_TASK] \
```

## XLM

Aqui está um exemplo do processo de conversão para um modelo XLM pré-treinado:

```bash
export XLM_CHECKPOINT_PATH=/path/to/xlm/checkpoint

transformers convert --model_type xlm \
  --tf_checkpoint $XLM_CHECKPOINT_PATH \
  --pytorch_dump_output $PYTORCH_DUMP_OUTPUT
 [--config XML_CONFIG] \
 [--finetuning_task_name XML_FINETUNED_TASK]
```

## T5

Aqui está um exemplo do processo de conversão para um modelo T5 pré-treinado:

```bash
export T5=/path/to/t5/uncased_L-12_H-768_A-12

transformers convert --model_type t5 \
  --tf_checkpoint $T5/t5_model.ckpt \
  --config $T5/t5_config.json \
  --pytorch_dump_output $T5/pytorch_model.bin
```
