Netron 可视化网络结构

本文最后更新于:2022年8月10日 上午

pytorch模型可视化网络结构不是特别方便,需要借助Netron工具,本文记录可视化方法。

Github 官网链接

支持的网络格式

Netron supports ONNX (.onnx, .pb, .pbtxt), Keras (.h5, .keras), Core ML (.mlmodel), Caffe (.caffemodel, .prototxt), Caffe2 (predict_net.pb), Darknet (.cfg), MXNet (.model, -symbol.json), Barracuda (.nn), ncnn (.param), Tengine (.tmfile), TNN (.tnnproto), UFF (.uff) and TensorFlow Lite (.tflite).

Netron has experimental support for TorchScript (.pt, .pth), PyTorch (.pt, .pth), Torch (.t7), Arm NN (.armnn), BigDL (.bigdl, .model), Chainer (.npz, .h5), CNTK (.model, .cntk), Deeplearning4j (.zip), MediaPipe (.pbtxt), ML.NET (.zip), MNN (.mnn), PaddlePaddle (.zip, __model__), OpenVINO (.xml), scikit-learn (.pkl), TensorFlow.js (model.json, .pb) and TensorFlow (.pb, .meta, .pbtxt, .ckpt, .index).

使用

安装app

  • 进入Releases下载自己操作系统需要的安装包文件,运行安装即可:

macOS: .dmg

Linux: .AppImage

Windows: .exe

可视化网络

  • 运行程序

  • 打开模型文件,可以看到模型的网络结构:


Netron 可视化网络结构
https://www.zywvvd.com/notes/study/deep-learning/pytorch/netron-visualize-model/netron-visualize-model/
作者
Yiwei Zhang
发布于
2020年11月19日
许可协议