Netron神经网络模型查看神器

Posted 2021-04-07 TOP极宽量化

Netron神经网络模型查看神器

AI人工智能，神经网络，目前虽然属于一个技术瓶颈期，但大方向没错。

一些小的AI辅助工具，却日益精细化，专业化。

象最早的TensorBoard，被称为：“好用的想哭的AI工具”。

今天介绍的 Netron ，也是一款神器级别的AI辅助工具，主要用于：查看各种神经网络模型。

说Netron，属于神器级别的AI辅助工具，理由太多了。

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首先，Netron 支持各种平台：windows、苹果MacOS、和Linux，甚至有在线web版本，还支持浏览器直接上传模型。

在线网址是：

https://lutzroeder.github.io/netron/

手机app模式虽然暂时没有，不够浏览器模式，手机，平板也可以直接使用，而且通吃苹果手机、安卓手机。

再次，就是支持的AI神经网络架构体系完善：

主流的AI架构和模型有：

ONNX（.onnx，.pb，.pbtxt）

TorchScript (.pt, .pth), 

PyTorch (.pt, .pth), 

Torch (.t7), 

Keras（.h5，.keras），

TensorFlow (.pb, .meta, .pbtxt, .ckpt, .index).

TensorFlow  Lite精简版（.tflite）。

MXNet（.model，-symbol.json），

scikit-learn (.pkl), 

非主流的AI架构和模型有：

Arm NN (.armnn), 

coreML（.mlmodel），

Caffe（.caffemodel，.prototxt），

Caffe2（predict_net.pb，predict_net.pbtxt），

Darknet（.cfg），

ncnn（.param）

BigDL (.bigdl, .model), 

Chainer (.npz, .h5), 

CNTK (.model, .cntk), 

Deeplearning4j (.zip), 

MediaPipe (.pbtxt), 

ML.NET (.zip), 

MNN (.mnn), 

OpenVINO (.xml), 

PaddlePaddle (.zip, __model__), 

Tengine (.tmfile), 

TensorFlow.js (model.json, .pb) 

 

Netron软件的使用非常简单，无论是软件版本，还是浏览器web在线模式。

点击“open”按钮，打开或者上传：模型文件，系统即可自动生成模型架构图像。

软件版本，还支持鼠标拖动模式。

系统生成的模型图像，色彩现代精细，点击模型图标，右侧还有相关的模型参数细节。

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