神经网络结构可视化工具Netron_netron windows

作者：RayChiu_Labloy
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目录

什么是Netron 

支持的模型结构： 

实验性支持的结构

 安装：

使用

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什么是Netron 

        在实际的项目中，经过会遇到各种网络模型，需要我们快速去了解网络结构。如果单纯的去看模型文件，脑海中很难直观的浮现网络的架构。
        这时，就可以使用netron可视化工具，可以清晰的看到每一层的输入输出，网络总体的架构，而且支持各种不同网络框架，简单好用。

        Netron 是神经网络、深度学习和机器学习模型的查看器。

支持的模型结构： 

        Netron 支持 ONNX、TensorFlow Lite、Caffe、Keras、Darknet、PaddlePaddle、ncnn、MNN、Core ML、RKNN、MXNet、MindSpore Lite、TNN、Barracuda、Tengine、CNTK、TensorFlow.js、Caffe2 和 UFF。

实验性支持的结构

        Netron 为 PyTorch、TensorFlow、TorchScript、OpenVINO、Torch、Vitis AI、Arm NN、BigDL、Chainer、Deeplearning4j、MediaPipe、ML.NET 和 scikit-learn 提供实验性支持。

 安装：

        Netron支持多环境使用，可在线可安装，安装环境支持windows和linux,这里我们看一下windows环境安装：

github官方地址：GitHub - lutzroeder/netron: Visualizer for neural network, deep learning, and machine learning models

windows exe安装程序版本下载地址：https://github.com/lutzroeder/netron/releases/tag/v5.3.5 

其他方式安装参考github中给出的例子

使用

yolov5的部分结构：

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