PyTorch神经网络的可视化踩坑_importonnxnetwork 需要 deep learning toolbox convert

1. 网络结构可视化

参考资料: https://www.freesion.com/article/340667237/

1.1 使用netron可视化工具(对PyTorch的支持较差)

GitHub: https://github.com/lutzroeder/netron

不同平台的安装包下载地址：https://github.com/lutzroeder/netron/releases/tag/v4.9.5。

（1）可以在macOS、Linux、Windows等主流操作系统上运行，还有网页版(http://netron.app)。

（2）支持多种主流的深度学习框架，比如ONNX、Keras、Tensorflow Lite、Caffe/Caffe2、Darknet、MNN、ncnn、PaddlePaddle等；对于Tensorflow、Pytorch等框架正在适配中，有测试版本可用。

1.1.1 常规思路: 将模型导出成.pth文件(坑)

1. 首先将 PyTorch 网络保存成 .pth 文件

import torch
torch.save(net, "my_model.pth") # 这里的net即为你的网络
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2. 使用 netron 导入 my_model.pth 后即可看到成品

坑: 光有结构, 没有标识箭头

1.1.2 曲线救国: 将模型导出成 .onnx 文件(坑)

1. 首先将 PyTorch 网络保存成 .onnx 文件

torch.onnx.export(net, train_x, "res.onnx", export_params=True, verbose=True, training=False)
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2. 使用 netron 导入 res.onnx 后即可看到成品

坑: 结构有, 箭头有, 标识错误

1.1.3 天降猛男: 将模型导出成 torchscript (好用)

1. 导出成 .pt 文件, 下面两个都可以用, 都试一下.

traced_script_module = torch.jit.trace(net,train_x)
# 保存模型
traced_script_module.save("model-script.pt")
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traced_script_module = torch.jit.script(net)

# 保存模型
traced_script_module.save("model-script2.pt")
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2. 使用 netron 导入 model-script.pt 或 model-script2.pt 后即可看到成品

1.2 使用 graphviz

先去 graphviz 官网 下载安装包安装

然后安装这两个依赖包：

pip install graphviz  # 安装graphviz
pip install git+https://github.com/szagoruyko/pytorchviz  # 通过git安装torchviz
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1. 加载并运行一个模型

import torch
from torchvision.models import AlexNet
from torchviz import make_dot
 
x=torch.rand(8,3,256,512)
model=AlexNet()
y=model(x)
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2. 调用make_dot()函数构造图对象(三种方式)

g = make_dot(y)
g = make_dot(y, params=dict(model.named_parameters()))
g = make_dot(y, params=dict(list(model.named_parameters()) + [('x', x)]))
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3. 保存模型，以PDF格式保存(两种方式)

# g.view() # 会生成一个 Digraph.gv.pdf 的PDF文件 (文件名固定)
g.render('espnet_model', view=False) # 会自动保存为一个 espnet.pdf，第二个参数为True,则会自动打开该PDF文件，为False则不打开
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2. 神经网络图可视化

参考资料: https://zhuanlan.zhihu.com/p/148896017

2.1 使用 dotnets 脚本

GitHub: https://github.com/martisak/dotnets

# Inspired by
# https://tgmstat.wordpress.com/2013/06/12/draw-neural-network-diagrams-graphviz/

# UPDATE HISTORY
# April, 2018 - 2to3 - Madhavun Candadai

# layers = [3, 5, 5, 5, 2]
layers = [3, 6, 6, 2]
hidden_len = 2

layers_str = ["Input"] + ["Hidden"] * hidden_len   + ["Output"]
layers_col = ["none"] + ["none"] * hidden_len   + ["none"]
layers_fill = ["black"] + ["gray"] * hidden_len  + ["black"]

penwidth = 15
font = "Cambria 10"

print("digraph G {")
# print("\tfontname = \"{}\"".format(font))
print("\trankdir=LR")
print("\tsplines=line")
print("\tnodesep=.08;")
print("\tranksep=1;")
print("\tedge [color=black, arrowsize=.5];")
print("\tnode [fixedsize=true,label=\"\",style=filled," + \
    "color=none,fillcolor=gray,shape=circle]\n")

# Clusters
for i in range(0, len(layers)):
    print(("\tsubgraph cluster_{} {{".format(i)))
    print(("\t\tcolor={};".format(layers_col[i])))
    print(("\t\tnode [style=filled, color=white, penwidth={},"
          "fillcolor={} shape=circle];".format(
              penwidth,
              layers_fill[i])))

    print(("\t\t"), end=' ')

    for a in range(layers[i]):
        print("l{}{} ".format(i + 1, a), end=' ')

    print(";")
    print(("\t\tlabel = {};".format(layers_str[i])))

    print("\t}\n")

# Nodes
for i in range(1, len(layers)):
    for a in range(layers[i - 1]):
        for b in range(layers[i]):
            print("\tl{}{} -> l{}{}".format(i, a, i + 1, b))

print("}")

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生成 pdf 的命令:

python dotnets.py | dot -Tpdf > test.pdf
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2.2 使用在线工具调

http://alexlenail.me/

2.3 MATLAB (仍在坑中)

需要在PyTorch上将神经网络模型转成.onnx文件
然后再用matlab导入
遂使用此脚本

modelfile = 'res.onnx';
classes = ["neg" "pos"];
net = importONNXNetwork(modelfile,'OutputLayerType','classification','Classes',classes)
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然而报错

错误使用 importONNXNetwork (第 47 行)
importONNXNetwork 需要 Deep Learning Toolbox Converter for ONNX Model Format 支持包。要安装此支持包，请使用附加功能资源管理
器。
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点击下载时，提示登录邮箱(我用的matlab是破解版)。没办法，抱着试一试的心态注册了一个号，结果是顺利将额外的包安上了。

再次输入代码,报错:

错误使用 nnet.internal.cnn.onnx.translateONNX>createInputLayer (第 440 行)
Only image inputs are supported for import.

出错 nnet.internal.cnn.onnx.translateONNX (第 58 行)
        inputLayer = createInputLayer(thisGraph, inputsWithoutInitializers{i}, UserImageInputSize);

出错 nnet.internal.cnn.onnx.importONNXNetwork (第 11 行)
[LayersOrGraph, translationIssues]      = nnet.internal.cnn.onnx.translateONNX(modelProto, OutputLayerType,
UserImageInputSize, true);

出错 importONNXNetwork (第 52 行)
Network = nnet.internal.cnn.onnx.importONNXNetwork(modelfile, varargin{:});
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https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/answers/501080-error-loading-onnx-model-exported-from-pytorch-to-matlab

卒

P.S. 听说可以将 PyTorch 转换成 MATLAB代码 ↓

https://github.com/albanie/mcnPyTorch