Netron, forrit til að sjá fyrir taugakerfislíkön

um Netron

Í næstu grein ætlum við að skoða Netron. Þetta er forrit til að skoða líkön af tauganet. Þetta forrit sem notar Electron / NodeJS og er gefið út undir MIT leyfinu, við getum keyrt það á Gnu / Linux, macOS, Windows kerfum og úr vafranum.

Þetta forrit var búið til af Lutz Roeder. Netron er opinn uppspretta tól sem gerir þér kleift að sjá fyrir taugakerfislíkön, sem einnig það mun gera okkur kleift að greina uppbyggingu líkansins og tryggja þannig að það passi við væntanlega hönnun. Það er hugbúnaður sem er samhæfur við margs konar ramma og módelsnið.

Netron studd snið

Netrón hefur stuðning fyrir snið eins og þeir eru:

  • ONNX (.onnx, .pb, .pbtxt)
  • Keras (.h5, .keras)
  • TensorFlow smá (.tflite)
  • Kaffi (.caffemodel, .prototxt)
  • Darknet (.cfg)
  • Core ML (.mlmodel)
  • MNN (.mnn)
  • MXNet (.módel, -symbol.json)
  • ncnn (.param)
  • Paddle Paddle (.zip, __módel__)
  • Kaffihús2 (spá_net.pb)
  • barracuda.nn)
  • Vél (.tmskrá)
  • TNN (.tnnproto)
  • RKNN (.rknn)
  • Mind Spore Lite (.Fröken)
  • Úff (.uff)

netron í gangi frá skjáborði

Að auki Netron líka hefur tilraunastuðning við; 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).

Settu upp Netron Neural Network Viewer á Ubuntu

Prófaðu úr vafranum

netron í gangi úr vafra

Áður en við ákveðum að setja upp þetta forrit getum við valið að prófaðu það úr vafra. Ef þú ert ekki með líkan sem þú getur hlaðið upp til að prófa það, þú getur notað sýnishornslíkanadæmin sem er að finna í geymsla á GitHub verkefnisins, til að hlaða niður eða opna með þessari vafraútgáfu.

Sem smekkpakka

Ef þú ákveður að setja upp þennan hugbúnað á tölvunni þinni, Þú getur sett upp þetta forrit í gegnum snap pakkann, sem er að finna á Snapcraft.

Eins og ég var að segja, er hægt að setja Netron Neural Network Viewer upp á Ubuntu í gegnum Snap með því að gera eftirfarandi. Til að byrja þurfum við að opna flugstöð (Ctrl + Alt + T) og þá gerum við það settu upp stöðugu útgáfuna af forritinu með því að nota skipunina:

settu upp netron sem snap

sudo snap install netron

Eftir uppsetningu, ef þú þarft uppfæra forritið, í flugstöðinni þarftu bara að framkvæma:

sudo snap refresh netron

Eftir allt ofangreint getum við byrja forritið úr forritavalmyndinni eða frá öðrum ræsiforritum sem við höfum tiltækt í dreifingu okkar. Að auki getum við líka byrjað það með því að slá inn í flugstöðina (Ctrl + Alt + T):

netron sjósetja

netron

Fjarlægðu

fjarlægja Netron Neural Network Viewer uppsett í gegnum Snap pakkann, við þurfum aðeins að framkvæma í flugstöðinni (Ctrl + Alt + T) skipunina:

fjarlægja Netron snap

sudo snap remove netron

Sæktu AppImage

Við getum líka notað þetta forrit með því að nota AppImage pakkann sem hægt er að hlaða niður frá útgáfusíða verkefnis. Auk þess að geta hlaðið niður þessum pakka úr vafranum munum við einnig hafa möguleika á að nota wget til að ná í skrána.

halaðu niður nýjustu útgáfunni sem gefin var út í dag, við verðum aðeins að opna flugstöð (Ctrl + Alt + T) og framkvæma í henni:

Sækja netron appimage

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

Þegar niðurhalinu er lokið höfum við veita framkvæmdarheimildir fyrir skrána sem við höfum bara hlaðið niður. Fyrir þetta, ef við förum í möppuna sem við höfum skrána vistuð í, þurfum við aðeins að framkvæma þessa skipun:

sudo chmod +x Netron-5.3.4.AppImage

Eftir fyrri skipun getum við ræstu forritið með því að tvísmella á skrána eða með því að slá inn í sömu flugstöðina:

settu upp netron sem appimage

./Netron-5.3.4.AppImage

Netron er einföld leið til að sjá fyrir sér taugakerfi. Þetta forrit mun leyfa okkur að nota mikið úrval af ramma og samhæfum gerðum. Það er mjög stigstærð og nothæft fyrir marga í lærdómssamfélaginu. Það er jafnvel hægt að flytja út grafík, þó að þú gætir viljað nota aðra nálgun ef markmið þitt er að búa til grafík til prentunar, sérstaklega þegar hún er mjög djúp.

Notendur sem vilja geta það fáðu frekari upplýsingar um þetta forrit á verkefnavefurinn eða í þínum GitHub geymsla.


Innihald greinarinnar fylgir meginreglum okkar um siðareglur ritstjórnar. Til að tilkynna um villu smelltu hér.

Vertu fyrstur til að tjá

Skildu eftir athugasemd þína

Netfangið þitt verður ekki birt.

*

*

  1. Ábyrgðarmaður gagna: Miguel Ángel Gatón
  2. Tilgangur gagnanna: Control SPAM, umsögn stjórnun.
  3. Lögmæti: Samþykki þitt
  4. Samskipti gagna: Gögnunum verður ekki miðlað til þriðja aðila nema með lagalegri skyldu.
  5. Gagnageymsla: Gagnagrunnur sem Occentus Networks (ESB) hýsir
  6. Réttindi: Hvenær sem er getur þú takmarkað, endurheimt og eytt upplýsingum þínum.