netron配置和使用


参考博文
链接: https://blog.csdn.net/qq_38253797/article/details/118415472.

一、生成文件代码

import torch
from models.yolo import Model

cfg = "./yolov5s.yaml"
# Create model
model = Model(cfg).to("cpu")
x = torch.randn(1, 3, 640, 640).to("cpu")
script_model = torch.jit.trace(model, x)
script_model.save("../weights/m_yolov5s.pt")

二、导入

进入netron官方网页连接
链接: https://netron.app/.
在这里插入图片描述
点击Open Model 将一中生成的m_yolov5s.pt导入即可查看模型结构图

# 机器学习
GitHub 加速计划 / ne / netron
27.06 K
2.72 K
下载
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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