Netron可视化PyTroch模型

Netron:神经网络模型可视化工具指南【全网最详细】 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? 阅读详情

Netron可视化PyTroch模型

一、简介

  Netron是微软lutzroeder开源的一款软件,是一种神经网络,深度学习和机器学习模型的可视化工具。目前实验性支持pytorch。

二、可视化步骤

2.1 将PyTorch模型转为ONNX模型

import torch
from FeatherNet import FeatherNetB
model = FeatherNetB()
d = torch.rand(1, 3, 224, 224)
o = model(d)
onnx_path = "./onnx_FeatherNetB.onnx"
torch.onnx.export(model, d, onnx_path)

2.2 使用Netron可视化

2.2.1 代码实现

  先安装netron:

pip install netron

  使用netron,可视化:

import netron
netron.start(file=onnx_path, log=False, browse=True, port=8080, host='localhost')
2.2.2 Netron程序可视化

  下载地址:https://www.electronjs.org/apps/netron
在这里插入图片描述

四、失败案例分析

  见博客https://blog.youkuaiyun.com/confusingbird/article/details/107102924

Netron可视化深度学习网络结构 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。 阅读详情

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