Netron, program za vizualizaciju modela neuronskih mreža

o Netronu

U sljedećem članku ćemo pogledati Netron. Ovo je program za pregled modela neuronske mreže. Ovu aplikaciju koja koristi Electron/NodeJS i objavljena je pod MIT licencom, možemo je pokrenuti na Gnu/Linux, macOS, Windows sistemima i iz web pretraživača.

Ovaj program je kreirao Lutz Roeder. Netron je alat otvorenog koda koji vam omogućava da vizualizirate modele neuronskih mreža, što također to će nam omogućiti da analiziramo strukturu modela i na taj način osiguramo da odgovara očekivanom dizajnu. To je softver kompatibilan sa različitim okvirima i formatima modela.

Netron podržani formati

netron ima podršku za formate kakvi su:

  • ONX(.onnx, .pb, .pbtxt)
  • Keras (.h5, .keras)
  • TensorFlow laka (.tflite)
  • kafić (.caffemodel, .prototxt)
  • Darknet (.cfg)
  • Core ML (.mlmodel)
  • MNN (.mnn)
  • MXNet (.model, -symbol.json)
  • ncnn (.param)
  • PaddlePaddle (.zip, __model__)
  • kafa2 (predict_net.pb)
  • barakuda (.nn)
  • motor (.tmfile)
  • TNN (.tnnproto)
  • RKNN (.rknn)
  • Mind Spore Lite (.gospođa)
  • uf (.uff)

netron radi sa desktopa

Pored toga i Netron ima eksperimentalnu podršku za; TensorFlow (.pb, .meta, .pbtxt, .ckpt, .index), PyTorch (.pt, .pth), TorchScript (.pt, .pth), OpenVINO (.xml), Torch (.t7), Arm NN (.armnn), BigDL (.bigdl, .model), Chainer (.npz, .h5), CNTK (.model, .cntk), Deeplearning4j (.zip), MediaPipe (.pbtxt), ML.NET (.zip ), scikit-learn (.pkl), TensorFlow.js (model.json, .pb).

Instalirajte Netron Neural Network Viewer na Ubuntu

Testirajte iz web pretraživača

netron koji se pokreće iz web pretraživača

Prije nego što se odlučimo za instaliranje ovog programa, možemo odabrati da testirajte ga iz web pretraživača. Ako nemate model koji možete postaviti da ga testirate, možete koristiti uzorke primjera modela koji se mogu naći u spremište na GitHubu projekta, za preuzimanje ili otvaranje pomoću ove verzije preglednika.

Kao snap paket

Ako odlučite da instalirate ovaj softver na svoj računar, Ovaj program možete instalirati preko njegovog snap paketa, koji se može naći na Snapcraft.

Kao što sam rekao, Netron Neural Network Viewer se može instalirati na Ubuntu putem Snap-a na sljedeći način. Za početak ćemo morati otvoriti terminal (Ctrl + Alt + T) i onda ćemo instalirajte stabilnu verziju programa pomoću naredbe:

instalirajte netron kao snap

sudo snap install netron

Nakon instalacije, u slučaju potrebe ažurirajte program, u terminalu samo trebate izvršiti:

sudo snap refresh netron

Nakon svega navedenog, možemo pokrenite program iz menija Aplikacije ili bilo kojeg drugog pokretača koji imamo na raspolaganju u našoj distribuciji. Osim toga, možemo ga pokrenuti i upisivanjem u terminal (Ctrl + Alt + T):

netron lanser

netron

Deinstaliraj

para deinstalirajte Netron Neural Network Viewer instaliran preko Snap paketa, moraćemo samo da izvršimo u terminalu (Ctrl + Alt + T) naredbu:

deinstalirajte Netron snap

sudo snap remove netron

Preuzmite AppImage

Takođe možemo koristiti ovaj program koristeći paket AppImage koji se može preuzeti sa stranica izdanja projekta. Osim što ćemo moći da preuzmemo ovaj paket sa web pretraživača, imaćemo i mogućnost korišćenja wget da dođete do fajla.

para preuzmite najnoviju verziju objavljenu danas, morat ćemo samo otvoriti terminal (Ctrl + Alt + T) i u njemu izvršiti:

preuzmi netron appimage

wget https://github.com/lutzroeder/netron/releases/download/v5.3.4/Netron-5.3.4.AppImage

Kada je preuzimanje završeno, imamo dati dozvolu za izvršavanje datoteke koji smo upravo preuzeli. Za ovo, ako pređemo u fasciklu u kojoj imamo sačuvanu datoteku, moraćemo samo da izvršimo ovu naredbu:

sudo chmod +x Netron-5.3.4.AppImage

Nakon prethodne komande, možemo pokrenite program dvostrukim klikom na datoteku ili kucanjem na istom terminalu:

instalirajte netron kao appimage

./Netron-5.3.4.AppImage

Netron je jednostavan način za vizualizaciju neuronskih mreža. Ovaj program će nam omogućiti korištenje širokog spektra okvira i kompatibilnih tipova modela. Zaista je skalabilan i upotrebljiv za mnoge ljude u zajednici za učenje. Grafika se može čak i izvoziti, iako ćete možda htjeti koristiti drugačiji pristup ako je vaš cilj generiranje grafike za ispis, posebno kada su vrlo duboke.

Korisnici koji žele, mogu više informacija o ovom programu potražite na web stranica projekta ili u vašem GitHub spremište.


Sadržaj članka pridržava se naših principa urednička etika. Da biste prijavili grešku, kliknite ovdje.

Budite prvi koji komentarišete

Ostavite komentar

Vaša e-mail adresa neće biti objavljena.

*

*

  1. Za podatke odgovoran: Miguel Ángel Gatón
  2. Svrha podataka: Kontrola neželjene pošte, upravljanje komentarima.
  3. Legitimacija: Vaš pristanak
  4. Komunikacija podataka: Podaci se neće dostavljati trećim stranama, osim po zakonskoj obavezi.
  5. Pohrana podataka: Baza podataka koju hostuje Occentus Networks (EU)
  6. Prava: U bilo kojem trenutku možete ograničiti, oporaviti i izbrisati svoje podatke.