netron

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。