模型结构可视化神器——Netron(支持tf, caffe, keras,mxnet等多种框架)
模型结构可视化神器——Netron(支持tf, caffe, keras,mxnet等多种框架)
可视化模型结构的神奇工具：Netron
Netron的github地址
windows系统,下载一个.exe文件,安装,然后导入自己的模型,即可可视化各个层.
目前支持的各种模型文件
Netron supports ONNX (.onnx, .pb, .pbtxt), Keras (.h5, .keras), TensorFlow Lite (.tflite), Caffe (.caffemodel, .prototxt), Darknet (.cfg), Core ML (.mlmodel), MNN (.mnn), MXNet (.model, -symbol.json), ncnn (.param), PaddlePaddle (.zip, model), Caffe2 (predict_net.pb), Barracuda (.nn), Tengine (.tmfile), TNN (.tnnproto), RKNN (.rknn), MindSpore Lite (.ms), UFF (.uff).
Netron has experimental support for TensorFlow (.pb, .meta, .pbtxt, .ckpt, .index), PyTorch (.pt, .pth), TorchScript (.pt, .pth), OpenVINO (.xml), Torch (.t7), Arm NN (.armnn), BigDL (.bigdl, .model), Chainer (.npz, .h5), CNTK (.model, .cntk), Deeplearning4j (.zip), MediaPipe (.pbtxt), ML.NET (.zip), scikit-learn (.pkl), TensorFlow.js (model.json, .pb).
常用的 Keras (.h5, .keras)
实验性支持:
TensorFlow (.pb, .meta, .pbtxt, .ckpt, .index)
例如,导入自己的模型,画出来的效果如图所示
点击软件界面的File-----export,可以导出为Png或者SVG格式的图片.
SVG是矢量图格式,
svg:文本文件，体积小，不失真，兼容性好，可缩放的矢量图SVG 格式的图片可以任意放大图形显示，并且不会损失图片质量；SVG 格式可编辑和可搜寻；SVG 格式平均来讲，比 JPG 和 GIF 格式文件要小，并且下载也比较快。SVG 文件通常是极小的，但是当图形的复杂度变高的时候，SVG 文件大小会随之上升，因为 SVG 在渲染的时候需要比像素图更多的计算能力，这也意味着性能的损耗。所以在 Logo 等图上，应尽可能简洁。
png:无损压缩、质量高、体积大、支持透明，不支持动画；有png-8,png-24.使用场景：（1）小的Logo，颜色简单且对比强烈的图片或者背景（2）颜色简单，对比度强的透明小图