Anpassung des .bin Checkpoints, damit die Layer den HF Standards entsprechen

binchanger.py

@@ -0,0 +1,29 @@
+import torch
+import os
+
+# --- Configuration ---
+# Pfad zur Eingabe-BIN-Datei
+input_checkpoint_path = "./pytorch_model.bin"
+# Pfad zur Ausgabe-BIN-Datei (wo die geänderte Version gespeichert wird)
+output_checkpoint_path = "./pytorch_model_renamed.bin"
+
+# --- Check, ob die Eingabedatei existiert ---
+if not os.path.exists(input_checkpoint_path):
+    print(f"Fehler: Eingabedatei nicht gefunden unter {input_checkpoint_path}. Bitte den Pfad korrigieren.")
+else:
+    # --- Checkpoint laden ---
+    state_dict = torch.load(input_checkpoint_path, map_location="cpu")
+
+    # --- Layer-Namen ändern und neues State Dict erstellen ---
+    new_state_dict = {}
+    for old_key, value in state_dict.items():
+        if old_key.startswith('decode_head.'):
+            new_key = old_key.replace('decode_head.', 'segformer_head.', 1)
+            new_state_dict[new_key] = value
+        else:
+            new_state_dict[old_key] = value
+
+    # --- Geändertes State Dict speichern ---
+    torch.save(new_state_dict, output_checkpoint_path)
+
+    print(f"Fertig! Die umbenannte Datei wurde gespeichert unter: {output_checkpoint_path} 🎉")

binchecker.py

@@ -0,0 +1,27 @@
+import torch
+import os # Import the os module for path manipulation
+
+# Define the output file name
+output_file = 'layer_names_renamed_output.txt'
+
+# Pfad zu deiner .bin Datei
+checkpoint_path = "./pytorch_model_renamed.bin"
+
+# Check if the checkpoint file exists
+if not os.path.exists(checkpoint_path):
+    print(f"Error: Checkpoint file not found at {checkpoint_path}. Please update the path.")
+else:
+    # Open the output file in write mode ('w')
+    with open(output_file, 'w') as f:
+        # Checkpoint laden (State Dict)
+        state_dict = torch.load(checkpoint_path, map_location="cpu")
+
+        # Alle Layer-Namen in die Datei schreiben
+        f.write("Alle Layer-Namen im Checkpoint:\n")
+        for name in state_dict.keys():
+            f.write(name + "\n")
+
+        # Optional: Anzahl der Layer in die Datei schreiben
+        f.write(f"\nInsgesamt {len(state_dict)} Layer im Checkpoint.\n")
+
+    print(f"Layer names successfully saved to {output_file}")

pytorch_model.bin

@@ -1,3 +1,3 @@
 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
-oid sha256:eea970e0387b05e22ec603d4d2f4a3f73b38fd84bcf104f451b79043009339a3
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+oid sha256:42ba38f139e97fda197d9d1d3249e43f8ce461202ac6a9926b174d31e67862fc
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