模型可视化工具Netron

在看文档Ai-edu的时候发现了Netron，能够看到模型的结构，还是挺不错的。

1 使用

首页就一个按钮，open Model，加载你要显示的模型。我这里使用之前写的深度学习笔记（三）pytorch基础中导出的模型。

可以看出有三个全连接层和两个激活函数，和代码是一致的：

self.flatten = nn.Flatten()
self.linear_relu_stack = nn.Sequential(
    nn.Linear(28*28, 512),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(512, 512),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(512, 10)
)

还能看到用于将多维向量展平的flatten，和每个层的参数，对于经常去各地扣模型的我来说是非常方便了。

2 支持

支持模型：
ONNX, TensorFlow Lite, Caffe, Keras, Darknet, PaddlePaddle, ncnn, MNN, Core ML, RKNN, MXNet, MindSpore Lite, TNN, Barracuda, Tengine, CNTK, TensorFlow.js, Caffe2 and UFF.

实验性支持，也就是可能出现问题的：
PyTorch, TensorFlow, TorchScript, OpenVINO, Torch, Vitis AI, kmodel, Arm NN, BigDL, Chainer, Deeplearning4j, MediaPipe, MegEngine, ML.NET and scikit-learn.

3 平台

有网页版直接用，也可以下载本地版，下载地址，下载对应平台的安装包，或者通过命令安装：

• macOS ：brew install --cask netron
• linux：snap install netron
• Windows：winget install -s winget netron

4 仓库

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