torch7预训练模型读出与转换为numpy

模型跨框架迁移

Torch -> Others?

最近在做的一个项目需要用到Torch7的预训练模型，（由于该模型的作者在github中之给出了训练好的模型却没有给模型的实现代码，不清楚怎么搭的，不过这可以通过读取Torch7模型获取的得到）
lua和Torch7 现在都是很小众，所以没打算继续基于Torch7来开发，所以想将模型参数参数得到，然后付给新的模型，从而完成跨框架迁移。

Torch7 到PyTorch在Pytorch 0.4.1之后就没有官方支持了，有了另外的支持一个库python-torchfile，用以读取Torch7模型。但哪怕是在PyTorch官方支持，读取存在私有实现层的模型还是无能为力的。因为这个模型有私有的类，不是单纯的使用 Torch 库中的nn/cunn/cudnn 等库里面的层，还有私有实现的层（这就比较坑了）

大概解决方法有：

1. 通过Torch读取出模型，然后尝试通过lua将模型写在文本文件中。这里可能会碰到编码的坑
2. 通过lupa库，在python中调用lua。（这里的lupa安装的捆绑的lua环境好像不能够安装新库，有点坑，不过当然可以用自己已经装好的本地lua）
3. 通过lutorpy库，这个就比较友好。它是根据lupa进行改写的，直接调用本地安装好的Torch环境，能够将Torch中的Tensor转换成NumpyArray，（充分利用了python胶水语言的特性）实际使用也很简单，文档足够使用了。

有轮子，真香～