推奨ツール：なぜnetron
はニューラルネットワーク可視化ツールを使用する必要があるのですか？
他の人のモデルを複製するとき、モデルの入力名と出力名を知る必要がある場合がありますが、作成者が私たちに知らせない場合があるため、自分で確認する必要があります。このツールを使用すると、特定のネットワークの入力名と出力名を明確に確認できますネットワーク構造。テンソルボードよりも軽量で、さまざまなフレームワークをサポートしています。
netronでサポートされて
いるフレームワーク-対応するモデル：サポートされているフレームワークの
サポート：
ONNX（.onnx、.pb、.pbtxt）、Keras
（.h5、.keras）、
CoreML（.mlmodel）、
Caffe2（dict_net.pb 、predict_net .pbtxt）、
MXNet（.model、-symbol.json）
TensorFlow Lite（.tflite）。実験的な
サポート：
Caffe（.caffemodel、.prototxt）、
PyTorch（.pth）、
Torch（.t7）、
CNTK（.model 、.cntk）、
PaddlePaddle（モデル）、
ダークネット（.cfgの）、
scikit-はこちら（の.pkl）、
TensorFlow.js（model.json、.pb）
TensorFlow（.pb、.META、.pbtxt）。
上記のフレームワーク我々あなたはそれをテストすることができます：あなたはオンラインでモデルテストを見つけることができます
（1）インストール方法1、ソースコードのインストール
インストール方法：サポートlinux、windows、mac
表示：https : //github.com/lutzroeder/Netron
ツールをインストールします。pipでインストールすることをお勧めし
ます。ターミナル入力には非常に便利です：pip install中性子
（2）無料のインストール方法、オンラインバージョン
これはオンラインで視覚化されたバージョンであり、モデルがアップロードされている限り、構造を生成できます。https：//lutzroeder.github.io/netron/
（1）インストール後のソースコードの利用方法
コード：
#coding=utf8
"""
@author xuwentao
dev 2020.1.17
可视化网络的工具代码
"""
# 导入可视化工具
import netron
model_path = "/home/xuwentao/AlphaPose/models/sppe/duc_se.pth"
netron.start(model_path)
実装：
(AlphaPose) xuwentao@xuwentao-OMEN-by-HP-Desktop-PC-880-p1xx:~/AlphaPose$ python view_model.py
Serving '/home/xuwentao/AlphaPose/models/sppe/duc_se.pth' at http://localhost:8080
実行が完了すると、Webページバージョンの視覚化が自動的にポップアップし、モデルが正常に印刷されます。！クレイジー開発
モデル構造の一部
