ಮುಂದಿನ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ನಾವು ನೆಟ್ರಾನ್ ಅನ್ನು ನೋಡೋಣ. ಇದು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಲು ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ನರ ಜಾಲಗಳು. Electron / NodeJS ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಈ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಮತ್ತು MIT ಪರವಾನಗಿ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟಿಸಲಾಗಿದೆ, ನಾವು ಇದನ್ನು Gnu / Linux, macOS, Windows ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವೆಬ್ ಬ್ರೌಸರ್‌ನಿಂದ ಚಲಾಯಿಸಬಹುದು.
ಈ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮವನ್ನು ಲುಟ್ಜ್ ರೋಡರ್ ರಚಿಸಿದ್ದಾರೆ. ನೆಟ್ರಾನ್ ಒಂದು ತೆರೆದ ಮೂಲ ಸಾಧನವಾಗಿದ್ದು ಅದು ನರಗಳ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ ಇದು ಮಾದರಿಯ ರಚನೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ನಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೀಗಾಗಿ ಅದು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ವಿನ್ಯಾಸಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ವಿವಿಧ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಸ್ವರೂಪಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಆಗಿದೆ.
ನೆಟ್ರಾನ್ ಬೆಂಬಲಿತ ಸ್ವರೂಪಗಳು
ನೆಟ್ರಾನ್ ಸ್ವರೂಪಗಳಿಗೆ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಅವುಗಳು:
- ONX(.onnx, .pb, .pbtxt)
- ಕೇರಾಸ್ (.h5, .keras)
- ಟೆನ್ಸರ್ಫ್ಲೊ ಲೈಟ್ (.tflite)
- ಕೆಫೆ (.ಕೆಫೆಮಾಡೆಲ್, .prototxt)
- ಡಾರ್ಕ್ನೆಟ್ (.cfg)
- ಕೋರ್ ಎಂಎಲ್ (.mlmodel)
- MNN (.mnn)
- MXNet (.ಮಾದರಿ, -symbol.json)
- ಎನ್ಸಿಎನ್ಎನ್ (.ಪರಮ)
- ಪ್ಯಾಡಲ್ ಪ್ಯಾಡಲ್ (.ಜಿಪ್, __ಮಾದರಿ__)
- ಕೆಫೆ2 (ಊಹಿಸಲು_net.pb)
- ಬರಾಕುಡಾ (.nn)
- ಟೆಂಗೈನ್ (.tmfile)
- TNN (.tnnproto)
- RKNN (.rknn)
- ಮೈಂಡ್‌ಸ್ಪೋರ್ ಲೈಟ್ (.ಎಂಎಸ್)
- ಓಫ್ (.uff)
ಜೊತೆಗೆ ನೆಟ್ರಾನ್ ಕೂಡ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ; TensorFlow (.pb, .meta, .pbtxt, .ckpt, .index), PyTorch (.pt, .pth), ಟಾರ್ಚ್‌ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ (.pt, .pth), OpenVINO (.xml), ಟಾರ್ಚ್ (.t7), ಆರ್ಮ್ NN (.armnn), BigDL (.bigdl, .model), Chainer (.npz, .h5), CNTK (.model, .cntk), Deeplearning4j (.zip), MediaPipe (.pbtxt), ML.NET (.zip). ), ಸ್ಕಿಕಿಟ್-ಲರ್ನ್ (.pkl), TensorFlow.js (model.json, .pb).
ಉಬುಂಟುನಲ್ಲಿ ನೆಟ್ರಾನ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ವೀಕ್ಷಕವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ
ವೆಬ್ ಬ್ರೌಸರ್‌ನಿಂದ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ
ಈ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಮೊದಲು, ನಾವು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು ವೆಬ್ ಬ್ರೌಸರ್‌ನಿಂದ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ. ನೀವು ಅದನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಅಪ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ನಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಮಾದರಿ ಮಾದರಿ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ನೀವು ಬಳಸಬಹುದು GitHub ನಲ್ಲಿ ರೆಪೊಸಿಟರಿ ಯೋಜನೆಯ, ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು ಅಥವಾ ಈ ಬ್ರೌಸರ್ ಆವೃತ್ತಿಯೊಂದಿಗೆ ತೆರೆಯಲು.
ಸ್ನ್ಯಾಪ್ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಆಗಿ
ನಿಮ್ಮ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ನಲ್ಲಿ ಈ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ನೀವು ನಿರ್ಧರಿಸಿದರೆ, ನೀವು ಈ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಅನ್ನು ಅದರ ಸ್ನ್ಯಾಪ್ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಮೂಲಕ ಸ್ಥಾಪಿಸಬಹುದು, ಅದನ್ನು ಇಲ್ಲಿ ಕಾಣಬಹುದು ಸ್ನ್ಯಾಪ್ ಕ್ರಾಫ್ಟ್.
ನಾನು ಹೇಳಿದಂತೆ, ನೆಟ್ರಾನ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ವೀಕ್ಷಕವನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಸ್ನ್ಯಾಪ್ ಮೂಲಕ ಉಬುಂಟುನಲ್ಲಿ ಸ್ಥಾಪಿಸಬಹುದು. ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ನಾವು ಟರ್ಮಿನಲ್ ಅನ್ನು ತೆರೆಯಬೇಕು (Ctrl + Alt + T) ಮತ್ತು ನಂತರ ನಾವು ಮಾಡುತ್ತೇವೆ ಆಜ್ಞೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪ್ರೋಗ್ರಾಂನ ಸ್ಥಿರ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ:
sudo snap install netron
ಅನುಸ್ಥಾಪನೆಯ ನಂತರ, ನಿಮಗೆ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಅನ್ನು ನವೀಕರಿಸಿ, ಟರ್ಮಿನಲ್‌ನಲ್ಲಿ ನೀವು ಕೇವಲ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬೇಕು:
sudo snap refresh netron
ಮೇಲಿನ ಎಲ್ಲಾ ನಂತರ, ನಾವು ಮಾಡಬಹುದು ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಅನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳ ಮೆನುವಿನಿಂದ ಅಥವಾ ನಮ್ಮ ವಿತರಣೆಯಲ್ಲಿ ನಾವು ಲಭ್ಯವಿರುವ ಯಾವುದೇ ಇತರ ಲಾಂಚರ್‌ನಿಂದ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಟರ್ಮಿನಲ್ (Ctrl + Alt + T) ನಲ್ಲಿ ಟೈಪ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ನಾವು ಅದನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದು:
netron
ಅಸ್ಥಾಪಿಸು
ಪ್ಯಾರಾ ಸ್ನ್ಯಾಪ್ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಮೂಲಕ ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾದ ನೆಟ್ರಾನ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ವೀಕ್ಷಕವನ್ನು ಅನ್‌ಇನ್‌ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡಿ, ನಾವು ಟರ್ಮಿನಲ್ (Ctrl + Alt + T) ಆಜ್ಞೆಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ:
sudo snap remove netron
AppImage ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ
ನಾವು ಈ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಅನ್ನು ಸಹ ಬಳಸಬಹುದು ನಿಂದ ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ AppImage ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಬಿಡುಗಡೆ ಪುಟ. ವೆಬ್ ಬ್ರೌಸರ್‌ನಿಂದ ಈ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಅನ್ನು ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದರ ಜೊತೆಗೆ, ನಾವು ಬಳಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಸಹ ಹೊಂದಿರುತ್ತೇವೆ wget ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಹಿಡಿಯಲು.
ಪ್ಯಾರಾ ಇಂದು ಪ್ರಕಟವಾದ ಇತ್ತೀಚಿನ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ, ನಾವು ಟರ್ಮಿನಲ್ (Ctrl + Alt + T) ಅನ್ನು ಮಾತ್ರ ತೆರೆಯಬೇಕು ಮತ್ತು ಅದರಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬೇಕು:
wget https://github.com/lutzroeder/netron/releases/download/v5.3.4/Netron-5.3.4.AppImage
ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಪೂರ್ಣಗೊಂಡಾಗ, ನಾವು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ ಫೈಲ್‌ಗೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಅನುಮತಿಗಳನ್ನು ನೀಡಿ ನಾವು ಈಗಷ್ಟೇ ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಿದ್ದೇವೆ. ಇದಕ್ಕಾಗಿ, ನಾವು ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಉಳಿಸಿದ ಫೋಲ್ಡರ್‌ಗೆ ಹೋದರೆ, ನಾವು ಈ ಆಜ್ಞೆಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ:
sudo chmod +x Netron-5.3.4.AppImage
ಹಿಂದಿನ ಆಜ್ಞೆಯ ನಂತರ, ನಾವು ಮಾಡಬಹುದು ಫೈಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಡಬಲ್ ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಅಥವಾ ಅದೇ ಟರ್ಮಿನಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಟೈಪ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಅನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ:
./Netron-5.3.4.AppImage
ನೆಟ್ರಾನ್ ನರ ಜಾಲಗಳನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುವ ಸರಳ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ. ಈ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ಮತ್ತು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಮಾದರಿ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ನಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಮತ್ತು ಕಲಿಕೆಯ ಸಮುದಾಯದಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಜನರಿಗೆ ಬಳಸಬಹುದಾಗಿದೆ. ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಸಹ ರಫ್ತು ಮಾಡಬಹುದು, ಆದರೂ ಮುದ್ರಣಕ್ಕಾಗಿ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ನಿಮ್ಮ ಗುರಿಯಾಗಿದ್ದರೆ ನೀವು ವಿಭಿನ್ನ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಲು ಬಯಸಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಅವು ತುಂಬಾ ಆಳವಾದಾಗ.
ಬಯಸುವ ಬಳಕೆದಾರರು ಮಾಡಬಹುದು ನಲ್ಲಿ ಈ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮದ ಕುರಿತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯಿರಿ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮಲ್ಲಿ ಗಿಟ್‌ಹಬ್ ಭಂಡಾರ.