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、...
尝试着用过一些深度神经网络可视化的工具,但是体验下来最喜欢就是这一款——Netron。 关键是简单快捷,就像平时的保存文件、打开文件这样。 这样一款神器的开发作者是微软的大神Lutz Roeder,在自己的家中完成的。 项目GitHub: lutzroeder/netrongithub.com/lutzroeder/netron Lutz Roeder个人网站: 2、Netron强大的原因...
先来看一下效果我使用的是mac端 只要把你保存的模型拖曳进去,即可 可视化模型! 了解「Netron」 Netron[1]是一个神经网络、深度学习和机器学习模型的「可视化」工具,可以在多个终端使用。支持的终端 支持的终端…
netron可以方便的对于神经网络,深度学习以及机器学习的模型进行可视化,使用简单 说明 netron 支持各类模型,对于希望了解模型结构参数的netron是一个很不错的可视化工具 参考资料
可视化神经网络模型的工具Netron 1、介绍 最近一直在研究神经网络,实现论文,搭建模型,有时候不清楚每层设置的参数,十分头疼。偶然发现了一个可视化模型的工具Netron,在windows,mac,linux上都可以直接安装,也支持web上浏览,十分方便,这里简单记录下。Windows安装版的如下图所示。
只要把你保存的模型拖曳进去,即可 可视化模型! 1 了解Netron Netron1是一个神经网络、深度学习和机器学习模型的可视化工具,可以在多个终端使用。 支持的终端 支持的终端包括macOS, Linux, Windows, 浏览器, Python端 各终端的下载方法 前往github下载对应版本 ...
这时,就可以使用netron可视化工具,可以清晰的看到每一层的输入输出,网络总体的架构,而且支持各种不同网络框架,简单好用。 2.不同操作系统下的安装使用方式 2.1 在线版本:只要有浏览器就可以 浏览器中输入链接:https://lutzroeder.github.io/netron/ netron ...
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) ...
这款可视化工具支持多种方式安装(exe是小白最爱),不需要在网络代码中做任何更改。 使用方法: 1.安装netron:https://github.com/lutzroeder/Netron exe链接可以有: 链接:https://pan.baidu.com/s/1jDEAdEnk1yqjj-ludjVpmQ 提取码:4ors 2.保存网络:这里以LeNet为例 ...
使用时，选择对应文件类型（如TensorFlow的.pb, .meta, .pbtxt等），点击Open Model，如TensorFlow下的模型文件，即可看到清晰的网络结构和输入输出名。Netron的轻量化设计使得它在众多可视化工具中显得更加实用和便捷。以下是一个简单的使用示例，通过网页版Netron打开一个TensorFlow模型，你可以亲自尝试，感受...