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# Convertire checkpoint di Tensorflow

È disponibile un'interfaccia a linea di comando per convertire gli originali checkpoint di Bert/GPT/GPT-2/Transformer-XL/XLNet/XLM 
in modelli che possono essere caricati utilizzando i metodi `from_pretrained` della libreria.

<Tip>

A partire dalla versione 2.3.0 lo script di conversione è parte di transformers CLI (**transformers-cli**), disponibile in ogni installazione 
di transformers >=2.3.0.

La seguente documentazione riflette il formato dei comandi di **transformers-cli convert**.

</Tip>

## BERT

Puoi convertire qualunque checkpoint Tensorflow di BERT (in particolare 
[i modeli pre-allenati rilasciati da Google](https://github.com/google-research/bert#pre-trained-models)) 
in un file di salvataggio Pytorch utilizzando lo script 
[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).

Questo CLI prende come input un checkpoint di Tensorflow (tre files che iniziano con `bert_model.ckpt`) ed il relativo 
file di configurazione (`bert_config.json`), crea un modello Pytorch per questa configurazione, carica i pesi dal
checkpoint di Tensorflow nel modello di Pytorch e salva il modello che ne risulta in un file di salvataggio standard di Pytorch che 
può essere importato utilizzando `from_pretrained()` (vedi l'esempio nel
[quicktour](quicktour) , [run_glue.py](https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/pytorch/text-classification/run_glue.py) ).

Devi soltanto lanciare questo script di conversione **una volta** per ottenere un modello Pytorch. Dopodichè, potrai tralasciare 
il checkpoint di Tensorflow (i tre files che iniziano con `bert_model.ckpt`), ma assicurati di tenere il file di configurazione 
(`bert_config.json`) ed il file di vocabolario (`vocab.txt`) in quanto queste componenti sono necessarie anche per il modello di Pytorch.

Per lanciare questo specifico script di conversione avrai bisogno di un'installazione di Tensorflow e di Pytorch
(`pip install tensorflow`). Il resto della repository richiede soltanto Pytorch.

Questo è un esempio del processo di conversione per un modello `BERT-Base Uncased` pre-allenato:

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

Puoi scaricare i modelli pre-allenati di Google per la conversione [qua](https://github.com/google-research/bert#pre-trained-models).

## ALBERT

Per il modello ALBERT, converti checkpoint di Tensoflow in Pytorch utilizzando lo script 
[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).

Il CLI prende come input un checkpoint di Tensorflow (tre files che iniziano con `model.ckpt-best`) e i relativi file di 
configurazione (`albert_config.json`), dopodichè crea e salva un modello Pytorch. Per lanciare questa conversione 
avrai bisogno di un'installazione di Tensorflow e di Pytorch.

Ecco un esempio del procedimento di conversione di un modello `ALBERT Base` pre-allenato:

```bash
export ALBERT_BASE_DIR=/path/to/albert/albert_base
transformers-cli 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
```

Puoi scaricare i modelli pre-allenati di Google per la conversione [qui](https://github.com/google-research/albert#pre-trained-models).

## OpenAI GPT

Ecco un esempio del processo di conversione di un modello OpenAI GPT pre-allenato, assumendo che il tuo checkpoint di NumPy
sia salvato nello stesso formato dei modelli pre-allenati OpenAI (vedi [qui](https://github.com/openai/finetune-transformer-lm)):
```bash
export OPENAI_GPT_CHECKPOINT_FOLDER_PATH=/path/to/openai/pretrained/numpy/weights
transformers-cli 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

Ecco un esempio del processo di conversione di un modello OpenAI GPT-2 pre-allenato (vedi [qui](https://github.com/openai/gpt-2)):

```bash
export OPENAI_GPT2_CHECKPOINT_PATH=/path/to/gpt2/pretrained/weights
transformers-cli 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

Ecco un esempio del processo di conversione di un modello XLNet pre-allenato:

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

Ecco un esempio del processo di conversione di un modello XLM pre-allenato:

```bash
export XLM_CHECKPOINT_PATH=/path/to/xlm/checkpoint
transformers-cli 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

Ecco un esempio del processo di conversione di un modello T5 pre-allenato:

```bash
export T5=/path/to/t5/uncased_L-12_H-768_A-12
transformers-cli convert --model_type t5 \
  --tf_checkpoint $T5/t5_model.ckpt \
  --config $T5/t5_config.json \
  --pytorch_dump_output $T5/pytorch_model.bin
```
