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什么是 Netron

Visualizer for neural network, deep learning and machine learning models

Netron 是神经网络、深度学习和机器学习模型的查看器 (viewer)，支持 ONNX、TensorFlow Lite、Core ML、Keras、Caffe、Darknet、MXNet、PaddlePaddle、ncnn、MNN 和 TensorFlow.js。

同时，Netron 为 PyTorch、TorchScript、TensorFlow、OpenVINO、RKNN、MediaPipe、ML.NET 和 scikit-learn 提供实验性支持。

目前 Netron 在 Github 通过 MIT 协议开源，有超过 26k 的 star、3k 的 fork、妥妥的前端顶级开源项目。

如何使用 Netron

以下是在不同平台上下载和使用 Netron 的示例：

• macOS：下载 .dmg 文件或运行 brew install --cask netron，地址为：https://github.com/lutzroeder/netron/releases/latest
• Linux：下载 .AppImage 文件或运行 snap install netron，地址为：https://github.com/lutzroeder/netron/releases/latest
• Windows：下载 .exe 安装程序或运行 winget install -s winget netron，地址为：https://github.com/lutzroeder/netron/releases/latest
• 浏览器：启动浏览器版本，地址为：https://netron.app/
• Python 服务器：运行 pip install netron 和 netron [FILE] 或 netron.start('[FILE]')

可以使用浏览器版本下载或打开以下示例模型文件，具体地址可以参考文末资料。

• ONNX: squeezenet
• TensorFlow Lite: yamnet
• TensorFlow: chessbot
• Keras: mobilenet
• TorchScript: traced_online_pred_layer
• Core ML: exermote
• Darknet: yolo

更多关于 Netron 的用法和示例可以参考文末，本文不再过多展开。

参考资料

https://github.com/lutzroeder/netron

https://netron.app/

https://www.youtube.com/watch?v=m9sfCvqH3Hw

https://www.youtube.com/watch?v=qh6oTF1Dj38