Netron神经网络模型查看神器

Netron神经网络模型查看神器

AI人工智能,神经网络,目前虽然属于一个技术瓶颈期,但大方向没错。
一些小的AI辅助工具,却日益精细化,专业化。
象最早的TensorBoard,被称为:“好用的想哭的AI工具”。
今天介绍的 Netron ,也是一款神器级别的AI辅助工具,主要用于:查看各种神经网络模型。
说Netron,属于神器级别的AI辅助工具,理由太多了。


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首先,Netron 支持各种平台:windows、苹果MacOS、和Linux,甚至有在线web版本,还支持浏览器直接上传模型。
在线网址是:
https://lutzroeder.github.io/netron/
手机app模式虽然暂时没有,不够浏览器模式,手机,平板也可以直接使用,而且通吃苹果手机、安卓手机。

再次,就是支持的AI神经网络架构体系完善:
主流的AI架构和模型有:
ONNX(.onnx,.pb,.pbtxt)
TorchScript (.pt, .pth),
PyTorch (.pt, .pth),
Torch (.t7),
Keras(.h5,.keras),
TensorFlow (.pb, .meta, .pbtxt, .ckpt, .index).
TensorFlow Lite精简版(.tflite)。
MXNet(.model,-symbol.json),
scikit-learn (.pkl),

非主流的AI架构和模型有:
Arm NN (.armnn),
coreML(.mlmodel),
Caffe(.caffemodel,.prototxt),
Caffe2(predict_net.pb,predict_net.pbtxt),
Darknet(.cfg),
ncnn(.param)
BigDL (.bigdl, .model),
Chainer (.npz, .h5),
CNTK (.model, .cntk),
Deeplearning4j (.zip),
MediaPipe (.pbtxt),
ML.NET (.zip),
MNN (.mnn),
OpenVINO (.xml),
PaddlePaddle (.zip, __model__),
Tengine (.tmfile),
TensorFlow.js (model.json, .pb)

Netron软件的使用非常简单,无论是软件版本,还是浏览器web在线模式。
点击“open”按钮,打开或者上传:模型文件,系统即可自动生成模型架构图像。
软件版本,还支持鼠标拖动模式。
系统生成的模型图像,色彩现代精细,点击模型图标,右侧还有相关的模型参数细节。

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