Netron中文版是一个功能强大的在线工具，专门用于ONNX、TF Lite等多种格式的神经网络模型的可视化查看。 Netron中文版的主要特性如下： 支持多种模型格式，包括 ONNX、TensorFlow、Keras、Caffe 和 PyTorch等提供直观的图形界面，帮助用户浏览模型结构、查看各层信息、检查参数，并理解数据在网络中的流动。可作为网页应用、桌面应用使用，也可以嵌入到其他工具中

有一个.tflite的深度学习模型框架文件需要可视化展示，网上搜到一个好用的可视化工具Netron，分享一下。 在线直接打开：https://netron.app/ github地址：https://github.com/lutzroeder/netron Netron的介绍 Netron supports ONNX (.onnx, .pb, .pbtxt), Keras (.h5, .k

Netron查看模型结构 参照模型安装Netron写netron代码运行查看结果需要关注的地方 参照模型 以pytorch官网的tutorial为观察对象，链接是https://pytorch.org/tutorials/intermediate/char_rnn_classification_tutorial.html 模型代码如下 import torch.nn as

安装 pip install netron 使用方法 import netronmodelPath = "model.pb" #给出pb模型路径netron.start(modelPath) 运行后，会打开浏览器将模型网络结构显示出来：

随着AI模型的发展，模型的结构也变得越来越复杂，理解起来越来越困难，这时候能够画一张结构图就好了，就像我们在开发过程中用到的UML类图，能够直观看出不同层之间的关系，于是Netron就来了。 Netron支持神经网络、深度学习和机器学习网络的可视化。支持 ONNX, TensorFlow Lite, Core ML, Keras, Caffe, Darknet, MXNet, PaddlePadd

Ubuntu安装Netron并创建快捷键启动图标 通常使用Netron查看模型，要么使用网页在线方式，要么就得通过终端来启动Netron的AppImage执行程序，比较麻烦。所以，这里说下创建快捷键启动图标方式，这样就可以把Netron添加到电脑左侧的“偏爱栏”中了，方便启动。 步骤 下载官方Netron图标 Netron图标 icon 下载官方Netron文件 Netro

接着上一篇写哈，如何转.onnx的。 因为是转.onnx类型的，需要先安装onnx的包。 这是直接pip install onnx后转onnx报的错： 很显然是版本问题导致的，so: 将export.py的脚本拉到最下面的parse_opt函数，把“17”改为“12”： 改他： 改完之后再运行这行代码： python export.py --

深度学习基础知识 使用torchsummary、netron、tensorboardX查看模参数结构 1、直接打印网络参数结构2、采用torchsummary检测、查看模型参数结构3、采用netron检测、查看模型参数结构3、使用tensorboardX 1、直接打印网络参数结构 import torch.nn as nnfrom torchsummary import sum

文章目录 1. 下载Netron2. pth/pt转onnx3. 可视化实现 1. 下载Netron github 下载链接：https://github.com/lutzroeder/Netron 打开上面网页，显示界面中的 Windows：Download 处点击直接下载 .exe 可执行文件。 如果觉得下载麻烦，也可以使用网页版的Netron：https://n