这里我们编写一段 CNN 的代码，试试Netron可视化模型的魅力，运行以下代码，然后把模型保存成 onnx格式，得到模型文件后，就可以上传到Netron网站。Netron展示了每个节点的计算过程以及名称，当然模型的每个步骤的数据维度，也清晰的展示了出来，这样我们学习大模型时，可以根据模型框架以及可视化过程来解析代码的执行过程，...
好在Netron把大模型的框架都使用可视化的方式呈现了出来,从输入,到输出,数据的每个步骤的流动,以及每个节点的数据维度与当前时间节点的计算名称都详细的罗列了出来,类似卷积的操作,从输入到输出,都是一条直线下来,光看代码也比较容易清晰。 但是碰到类似的大模型,其输入,输出节点如此之多,若只看代码的话,估计整个人...
最近发现有一个软件Netron支持对一部分深度学习模型可视化，源码地址[1]。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。Netron 为 PyTorch、TensorFlow、TorchScript、OpenVINO、...
广泛兼容性:Netron支持多种深度学习框架产生的模型格式,如 ONNX (Open Neural Network Exchange)、TensorFlow、Keras、Caffe、Core ML、PyTorch、MXNet、PaddlePaddle 等。 可视化内容:通过 Netron,用户可以看到模型的层级结构(每一层的名称、类型、输入和输出维度等),以及模型参数的具体数值(如果模型文件中包含的话)。
Netron是一款开源的可视化工具,专门用于查看神经网络、卷积神经网络、循环神经网络和其他机器学习模型的结构和权重。无论你是深度学习的新手还是老手,Netron都能帮助你更好地理解和调试模型,提高工作效率。 Netron的主要功能包括: 支持多种文件格式:Netron支持包括TensorFlow、PyTorch、ONNX和Caffe在内的多种流行框架的模型...
Netron是一个开源的深度学习模型可视化工具,用于可视化和分析深度学习模型的结构和参数。它支持多种深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch、Keras等)的模型文件格式(如.pb、.onnx、.h5等),可以加载和显示这些模型的网络结构图。Netron提供了一个直观的界面,可以查看模型的层级结构、参数数量、输入输出形状等信息。📂...
Netron是神经网络,深度学习和机器学习模型的可视化工具(viewer)。 Netron 支持目前大多数主流深度学习框架的模型,如下所示: ONNX(.onnx,.pb) Keras(.h5,.keras) CoreML(.mlmodel) TensorFlow Lite(.tflite) Netron对Caffe(.caffemodel) Caffe2(predict_net.pb) ...
3A平台上搭建机器学习平台(二)Benchmarks测试 拓荒犬 深度学习各方面的可视化神器 1. 网络结构/计算图1.1 GitHub - microsoft/tensorwatchTensorFlow好像也有,但没用过 貌似需要pytorch>1.1 1.2 hiddenlayer貌似需要pytorch>1.1 和上面的差不多 1.3 nn_vis 可以看到… 1磨刀师开始砍柴 多年的机器学习软件安装...
Netron是神经网络、深度学习和机器学习模型的观察者。 网龙支持的有ONNX(.onnx,.pb,.pb,.pbtxt,.pbtxt,.keras,.keras})、核心ML(.mlmodel})、Caffe(.caffemodel},.prototxt)、Caffe2(predict_net.pb)、Darknet(.cfg})、MXNet(.model,{.model,-symbol.json-symbol.json-symbol.json})、梭鱼(.nn)、ncnn...
【深度学习入门到精通系列】模型结构可视化神器Netron(连.pth都可以~!),文章目录1Netron2说明1Netron目前的Netron支持主流各种框架的模型结构可视化工作,我直接给出gayhub链接:https://github.com/lutzroeder/Netron支持windows,Linux,mac系统在windows系统,下载一