Created by: SamChen

如题。 我对paddlepaddle了解很肤浅。。 我想用pytorch加载预训练的百度模型。 但在我到处理模型权重时，我发现每个conv layer 权重都是都被squeeze成了一个list。例如， 第一层的conv layer 参数应该是 32个kernel，每个kernel是一个shape应该是（1，11，41）的tensor。但预训练模型的第一层权重是一个shape为（1，14432）的list。因为32*11*41=14432， 所以我猜测这个list中的每个element对应该layer中的一个weight。根据paddle.v2.parameter.Parameters的帮助信息，一个list中的每一个element是protobuf struct。 它记录了每个weight的信息。

我对protobuf完全不熟悉。 不知道应该如何正确映射每一个element的权重信息到该layer的对应权重位置上去。即将 （1，14431） 复原为 32 个shape为（1，11，14）的kernel。 deepspeech必须要用0.13或者更早的paddlepaddle， 我很难找到相关的权重导出的信息。

有人能教教我应该怎么根据protobuf的信息做权重映射吗？只要能够将这个模型转换成onnx格式或者tensorflow的可读格式即可。 或者给点提示我应该去哪查找protobuf的更多相关资料。