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神经网络常见可视化方法
阅读量:230 次
发布时间:2019-02-28

本文共 646 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

为了使用Netron可视化深度学习模型的结构,可以按照以下步骤进行操作:

  • 安装Netron

    • 访问Netron的官方网站,根据你的操作系统选择相应的安装包。
    • 通过标准的安装程序进行安装。完成后,Netron可以在浏览器中直接打开模型文件。
  • 准备PyTorch模型

    • 确保安装了PyTorch框架。
    • 通过代码加载一个预训练的AlexNet模型,例如:
      import torch.onnximport torchvisioninput = torch.randn(10, 3, 224, 224).cuda()model = torchvision.models.alexnet(pretrained=True).cuda()torch.onnx.export(model, input, "alexnet.onnx", verbose=True)
    • 这将将模型转换为ONNX格式,保存为alexnet.onnx文件。
  • 使用Netron查看模型

    • 打开Netron应用程序。
    • 将转换好的alexnet.onnx文件拖拽到Netron的浏览器界面中。
    • Netron会自动解析模型结构并以图形化的方式展示。
  • 交互和分析

    • 在Netron的界面中,可以通过展开和折叠模型层来详细查看每个层的参数和连接情况。
    • 通过调整层的可见性,可以更直观地理解模型的工作流程。
  • 通过以上步骤,你可以轻松地将PyTorch模型转换为ONNX格式,并在Netron中进行直观的可视化分析。这对于理解和优化模型结构非常有帮助。

    转载地址:http://dgpi.baihongyu.com/

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