可视化工具

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概述

Netron是一个基于Electron平台开发的神经网络模型可视化工具，支持许多主流AI框架模型的可视化，支持多种平台（Mac、Windows、Linux等）。Netron支持MindSpore Lite模型，可以方便地查看模型信息。如下图所示，使用Netron加载.ms模型后，可以展示模型的拓扑结构和图、节点的信息等。

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功能列表

  • 支持加载.ms模型，要求MindSpore版本>=1.2.0;

  • 支持查看子图；

  • 支持拓扑结构和数据流shape的展示；

  • 支持查看模型的format、input和output等；

  • 支持查看节点的type、name、attribute、input和output等；

  • 支持结构化的weight、bias等数据的查看与保存;

  • 支持可视化结果导出为图片保存。

使用方式

ms模型的支持代码已经合入官方库。Netron的下载地址为 https://github.com/lutzroeder/netron/releases/latest, 作者不定期更新并发布Release版本。用户按照以下方式安装Netron，将模型拖入窗口即可打开。

  • macOS: 下载.dmg文件或者执行brew cask install netron

  • Linux: 下载.AppImage文件或者执行snap install netron

  • Windows: 下载.exe文件或者执行winget install netron

  • Python服务器：执行pip install netron安装Netron，然后通过netron [FILE]或netron.start('[FILE]')加载模型

  • 浏览器：打开 https://netron.app/

开发调试

使用开发版本

步骤1：通过git clone https://github.com/lutzroeder/netron克隆一份源码

步骤2：进入netron目录，执行npm install

步骤3：执行make build进行编译，在./dist路径下将生成可执行程序

使用Javacript调试模型

在调试模型时，在netron文件夹下，先在./test/models.json中添加调试模型的信息，然后使用node.js调试./test/model.js脚本即可。