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netron

netron

多格式神经网络和机器学习模型查看器

支持多种格式的神经网络、深度学习和机器学习模型查看，包括ONNX、TensorFlow Lite、Core ML、Keras和Caffe等，实验性支持PyTorch、TorchScript等。适用于macOS、Linux、Windows和浏览器版本，提供简单的安装和启动方式，方便不同操作系统用户使用。

Netron神经网络深度学习机器学习模型查看器Github开源项目
访问官网GitHubHugging Face

Netron 项目介绍

Netron 是一个专门用于查看神经网络、深度学习和机器学习模型的可视化工具。它为用户提供了一种直观、高效的方式来探索和理解复杂的模型结构。

支持的模型格式

Netron 支持多种主流的模型格式，包括：

  • ONNX
  • TensorFlow Lite
  • Core ML
  • Keras
  • Caffe
  • Darknet
  • PyTorch
  • TensorFlow.js
  • Safetensors
  • NumPy

此外，Netron 还对以下模型格式提供实验性支持：

  • TorchScript
  • TensorFlow
  • MXNet
  • OpenVINO
  • RKNN
  • ML.NET
  • ncnn
  • MNN
  • PaddlePaddle
  • GGUF
  • scikit-learn

安装方式

Netron 提供了多种安装和使用方式，以适应不同用户的需求：

  1. macOS 用户：可以下载 .dmg 文件安装，或使用 Homebrew 命令 brew install --cask netron 安装。

  2. Linux 用户：可以下载 .AppImage 文件安装，或使用 Snap 命令 snap install netron 安装。

  3. Windows 用户：可以下载 .exe 安装程序，或使用 winget 命令 winget install -s winget netron 安装。

  4. 浏览器用户：可以直接访问 https://netron.app 使用在线版本。

  5. Python 用户：可以通过 pip 安装 Netron，然后在命令行中使用 netron [FILE] 打开模型文件，或在 Python 代码中使用 netron.start('[FILE]') 启动 Netron。

使用示例

Netron 项目提供了多个样例模型文件，用户可以下载这些文件或直接在浏览器版本中打开它们来体验 Netron 的功能。这些样例涵盖了多种模型格式，如 ONNX 的 squeezenet 模型、TensorFlow Lite 的 yamnet 模型、Keras 的 mobilenet 模型等。

特点和优势

  1. 多格式支持：Netron 支持多种主流的深度学习和机器学习模型格式，使其成为一个通用的模型查看工具。

  2. 跨平台兼容：Netron 可在 macOS、Linux 和 Windows 系统上运行，同时还提供浏览器版本，极大地提高了其可访问性。

  3. 直观的可视化：Netron 提供清晰、美观的模型结构可视化，帮助用户更好地理解模型架构。

  4. 易于使用：无论是桌面应用还是浏览器版本，Netron 都提供了简单直观的用户界面，使用户能够轻松查看和分析模型。

  5. 持续更新：Netron 项目保持活跃开发，不断增加对新模型格式的支持和改进用户体验。

通过 Netron，研究人员、开发者和机器学习从业者可以更轻松地探索、理解和分析各种复杂的神经网络和机器学习模型，从而加速模型开发和优化过程。

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