Netron使用

示例

import torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as F 
import netron

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 10, (3, 3), stride=1, padding=1)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(10)
        self.conv2 = nn.Conv2d(10, 32, (3, 3), stride=1, padding=1)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(32)
    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.bn1(self.conv1(x)))
        x = F.relu(self.bn2(self.conv2(x)))
        return x

if __name__=="__main__":
    net = Net()
    x = torch.randn(1, 3, 512, 512)
    onnx = torch.onnx.export(net, x, 'test.onnx')
    netron.start(onnx)

运行上面代码后会在浏览器弹出netron查看页面,打开test.onnx文件即可查看网络. 如图
在这里插入图片描述

GitHub 加速计划 / ne / netron
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lutzroeder/netron: 是一个用于查看和可视化神经网络模型的桌面应用程序,支持多种深度学习框架和常用的神经网络格式。适合用于可视化神经网络模型,尤其是对于需要进行神经网络模型调试和可视化的开发人员和研究人员。
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