可视化工具Netron介绍
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Netron是一种用于神经网络、深度学习和机器学习模型的可视化工具,它可以为模型的架构生成具有描述性的可视化(descriptive visualization)。源码在:https://github.com/lutzroeder/netron ,主要由javascript语言实现,License为MIT,最新发布版本为5.9.6。
Netron是一个跨平台工具,可以在Linux、Windows和Mac上运行,并且支持多种框架和格式。Netron支持ONNX、TensorFlow Lite、Caffe、Keras、Darknet、PaddlePaddle、ncnn、MNN、Core ML、RKNN、MXNet、MindSpore Lite、TNN、Barracuda、Tengine、CNTK、TensorFlow.js、Caffe2 和 UFF。它还实验性支持PyTorch、TensorFlow、TorchScript、OpenVINO、Torch、Vitis AI、kmodel、Arm NN、BigDL、Chainer、Deeplearning4j、MediaPipe、ML.NET 和 scikit-learn。
安装Netron:
(1).windows:从https://github.com/lutzroeder/netron/releases/tag/v5.9.6 下载Netron-Setup-5.9.6.exe,双击安装即可,安装完后会在桌面生成Netron的图标,双击此图标即可打开,界面如下图所示:
(2)Linux:从https://github.com/lutzroeder/netron/releases/tag/v5.9.6 下载Netron-5.9.6.AppImage,给此文件添加执行权限:chmod u+x Netron-5.9.6.AppImage ,然后双击此文件即可打开。
示例:打开一个onnx模型,如Lenet-5.onnx(来自于:https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/126072998 ),点击Open Model...按钮,结果如下图所示:点击左侧的每一个方框(类似于layer类型名),都会在右侧显示该框属性等信息
以上是关于可视化工具Netron介绍的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
开源 | 深度学习网络模型(model)可视化开源软件Netron
《用python的话,一定要试着使用的函数》第八集。(netron:超简单的神经网络模型可视化工具)
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[人工智能-深度学习-79]:开发环境 - 模型结构可视化神器Netron的使用