[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

Posted 2022-02-04 文火冰糖的硅基工坊

作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客

本文网址：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/122367300

---

目录

前言：

第1章 什么是Netron

1.1 概述

1.2 github 链接（包括工具源代码、可执行文件的下载和说明）

1.3 支持的操作系统

1.4 支持的模型

第2章 如何安装Netron与环境准备

2.1 IE远程可视化

2.2 Windows本地可视化

第3章 如何使用Netron

3.1 IE远程可视化

3.2 Windows本地

第4章 YOLO 下使用Netron工具

4.1 直接可视化：*.pt模型文件，如yolov5s.pt

4.2 可视化onnx格式的模型文件

---

前言：

随着网络越来越复杂，对网络可视化表达的需求越来越强烈，另一方面，我们可能或获得他人预训练好的模型，想了解这个预训练模型的网络结构，当然，可以通过Pytorch代码去解析模型的结构，但这种方式麻烦且不直观，因此对网络可视化的诉求也就越发强烈。

本文将介绍一种模型结构可视化神器：Netron

第1章 什么是Netron

1.1 概述

Netron是一款神经网络模型结构可视化工具。

1.2 github 链接（包括工具源代码、可执行文件的下载和说明）

https://github.com/lutzroeder/Netron

1.3 支持的操作系统

支持windows，Linux，mac系统。

1.4 支持的模型

Netron支持主流各种框架的模型结构可视化工作。

• ONNX: squeezenet [open]   => open CV
• TensorFlow Lite: hair_segmentation [open]
• TensorFlow: chessbot [open]   => TF
• Keras: mobilenet [open]
• Caffe: mobilenet_v2 [open]
• TorchScript: traced_online_pred_layer [open]  => Pytorch 
• Core ML: exermote [open]
• Darknet: yolo [open]     => YOLO 

第2章 如何安装Netron与环境准备

macOS: Download the .dmg file or run brew install netron

Linux: Download the .AppImage file or run snap install netron

Windows: Download the .exe installer or run winget install -s winget netron

Browser: Start the browser version.

Python Server: Run pip install netron and netron [FILE] or netron.start('[FILE]').

2.1 IE远程可视化

不需要安装，只需要把模型文件上传到远程服务器上，就可以可视化模型

2.2 Windows本地可视化

在windows系统，下载一个.exe文件就很稳了，如下：

Windows: Download 

第3章 如何使用Netron

3.1 IE远程可视化

（1）启动

Browser: Start the browser version.

（2）直接上传模型文件即可

（3）远程工具的配置

3.2 Windows本地

安装可执行程序后，执行netron应用程序，界面与IE远程访问相似： 

第4章 YOLO 下使用Netron工具

4.1 直接可视化：*.pt模型文件，如yolov5s.pt

包含的信息少，只能显示类似如下的网络：

4.2 可视化onnx格式的模型文件

onnx格式的模型文件包含更多的可视化信息。

在YOLO环境下，可以通过工具把*.pt的模型文件转换成*.onnx格式的文件。

（1）转换工具的依赖文件

pip3 install onnx

（2）转换工具：yolov5/export

 python export.py --weights yolov5s.pt

输入参数：

• --weights : 指定待转换的模型名称

输出模型：

• yolov5s.onnx

（3）转换前的yolov5s.pt

 （4）转换后的yolov5s.onnx

---

作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客

本文网址：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/122367300