node:internal/modules/cjs/loader:936 throw err；解决办法

最新推荐文章于 2025-03-21 21:44:20 发布
最新推荐文章于 2025-03-21 21:44:20 发布
阅读量2.2w 收藏 9
点赞数 5
分类专栏： 报错 文章标签： npm 前端 node.js
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/HZC0217/article/details/121805964
版权

cmd窗口执行node server时报错误，具体如下：
在这里插入图片描述
原因，npm 安装包有误；解决办法：windows先执行命令：rimraf node_modules/；Linux先执行命令：rm -rf node_modules/，再执行npm install，再执行npm update即可

模型结构可视化神器Netron——免安装在线看
热情、奔放、快乐编程！
11-24 1931
模型结构可视化神器Netron——免安装在线看网址：https://lutzroeder.github.io/netron/，直接导入本地.onnx模型即可。 网址：https://lutzroeder.github.io/netron/，直接导入本地.onnx模型即可。
netron模型可视化工具（4.6.3）
12-03
Netron 是神经网络、深度学习与机器学习模型的可视化工具, 支持Caffe, tensorflow, onnx, mxnet。github上下载很慢
深度学习模型可视化画图工具(支持tf, caffe, keras,mxnet等多种框架)——Netron3.5.2
11-07
Netron官方版是一款十分可靠和优秀的模型分析软件。Netron官方版提供了直观清晰的操作界面，可以方便开发人员更加地轻松地传输相应的型，并能够有效地解决在框架间交换模型时需要转换的问题，同时兼容win、mac、linux等操作系统，可以满足大家的不同需求。
【yolo】使用 Netron 可视化深度学习模型：从 YOLOv1 到 YOLOv8 的探索
最新发布
songhuangong123的博客
03-21 1034
Netron 是一个用于可视化神经网络模型结构的工具，支持多种深度学习框架的模型文件格式。模型可视化：支持 ONNX、TensorFlow、PyTorch、Keras 等格式，能够以图形化的方式展示模型的网络结构。参数查看：可以查看每一层的输入输出维度、权重参数等详细信息。跨框架支持：方便在不同框架之间进行模型转换和迁移。轻量化与易用性：提供网页版和桌面版，无需复杂配置即可使用。官网地址当我将一个onnx模型拖到网页时，你将得到一幅图。我主要看这个输出，你知道为啥是：198400吗？
深度学习模型可视化工具 Netron 使用教程
世界那么大，我想去看看～
09-29 1422
深度学习模型可视化工具 Netron 使用教程
【AI必知必会】如何使用Netron可视化分析AI模型？
agito_cheung的博客
03-07 1039
Netron 是一个开源的神经网络、深度学习和机器学习模型可视化工具，主要用于以图形化方式展示模型的结构、参数及内部连接关系。核心功能模型可视化：支持加载并展示多种主流框架的模型文件（如ONNX、TensorFlow、PyTorch、Keras、Caffe等），通过节点连接图直观呈现各层（如卷积层、全连接层）的层级关系。参数与形状分析：点击某一层可查看权重、偏置、激活函数等参数，以及输入/输出张量的维度（如），辅助调试数据流问题。跨平台支持。
Netron：神经网络模型可视化工具指南【全网最详细】
深耕AI
10-31 8600
Netron，是一个非常直观和流行的神经网络模型可视化工具。怎么快速学会它？
【AI】模型结构可视化工具Netron应用
zhoulizhu的博客
12-16 2742
随着AI模型的发展，模型的结构也变得越来越复杂，理解起来越来越困难，这时候能够画一张结构图就好了，就像我们在开发过程中用到的UML类图，能够直观看出不同层之间的关系，于是Netron就来了。Netron支持神经网络、深度学习和机器学习网络的可视化。
可视化工具netron的使用
zhenzi0322的博客
08-27 5957
介绍 最近经常会遇到这样的情形，拿到一个开源的预训练模型作测试，想把它转到nccn或mnn平台，但是不知道模型中的输入输出名，这个时候我们自然就想到了用可视化工具画出网络来看一看。而netron就是一个可以支持各种框架的神经网络模型可视化工具。 支持的后缀 根据netron的github（https://github.com/lutzroeder/Netron） 目前netron支持 ONNX (.onnx, .pb, .pbtxt), Keras (.h5, .keras), Core ML (.mlmo
netron工具简单使用
jjw_zyfx的博客
11-05 1088
总体概括如下 1、如果想安装可以去这个地方下载： 点击进入github下载地址 2、如果想在网页上打开可以进入这个地址： 点击进入网页版地址 3、完成上述步骤后：在自己的环境中安装onnx即： pip install onnx 或conda install onnx 4、在项目中导出.onnx的文件，如果自己已经有了.onnx的文件可忽略此步骤： 我的是YOLOV5.6 所以这样做： 5 选择显示模型 显示结果如下： ...
模型可视化工具Netron介绍
weixin_45705773的博客
08-15 1910
Netron 是一个开源工具，用来可视化和检查深度学习模型的结构。这个工具支持多种机器学习框架生成的模型文件，包括 TensorFlow, Keras, PyTorch, ONNX, CoreML 等等。它的主要作用是帮助研究人员、开发者以及数据科学家更好地理解模型的内部工作原理，以及进行调试和优化。：Netron 可以在 Windows, MacOS, Linux 以及浏览器中运行。：打开模型文件不需要配置环境或安装对应框架。：提供了图形化界面，可以清晰显示网络层次结构和连接。
Netron可视化深度学习网络结构
一名在读大学生，正在学习深度学习，会定期分享一些该领域内容。欢迎大家一起交流学习~
10-05 8360
Netron 是一个开源的模型可视化工具，用于可视化深度学习模型的结构和参数。它可以加载和显示多种框架和模型格式，包括ONNX（Open Neural Network Exchange）、TensorFlow、Keras、Caffe、Core ML 等。通过图形界面，用户可以直观地查看模型的网络结构、层级关系、参数等信息。
深度学习模型结构查看工具 Netron-setup
11-04
深度学习模型结构可视化神器——Netron(支持tf, caffe, keras,mxnet等多种框架).
使用 MegEngine 和 Netron 实现深度学习模型可视化
UcbPuppet的博客
09-14 169
使用 MegEngine 和 Netron 实现深度学习模型可视化深度学习模型的可视化对于理解模型结构和调试网络非常重要。在 MegEngine 深度学习框架中，我们可以使用 Netron 工具来实现模型的可视化。Netron 是一个开源的模型可视化工具，支持多种深度学习框架的模型可视化，包括 MegEngine。下面我们将介绍如何使用 MegEngine 和 Netron 实现深度学习模型的可视化。
Netron深度学习模型可视化神器安装包发布
深度学习模型可视化工具Netron是一个专门设计用于分析和可视化深度学习模型架构的应用程序。通过Netron，用户可以直观地查看模型的层次结构、连接方式、激活函数等关键信息。这对于研究者和开发者来说，尤其是在需要...
Netron - 模型查看器
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
01-22 787
一、关于Netron 二、安装 三、模型
神经网络可视化工具 Netron
春秋繁露
06-17 1387
使用 Netron 可以直接查看神经网络，这里以 onnx 网络为例。 本文介绍，在 ubuntu 下安装，使用浏览器打开 onnx 网络。 Netron地址 https://github.com/lutzroeder/Netron 安装 python -m pip install netron 打开onnx # create script： test.py import netron model_path = "new_resnet50_bw.onnx" netron.start(model_path
Netron 可视化 ONNX 模型
m0_57885027的博客
12-07 984
可视化onnx文件
深度学习可视化工具：Netron
泠山的博客
01-28 2702
是一个用于神经网络、深度学习和机器学习模型的可视化工具。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。
评论 4
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值