在下一篇文章中，我们将看看 Netron。 这是 查看模型的程序 神经网络. 这个使用 Electron / NodeJS 并在 MIT 许可下发布的应用程序，我们可以在 Gnu / Linux、macOS、Windows 系统和 Web 浏览器上运行它。
该程序由 Lutz Roeder 创建。 Netron 是一个开源工具，允许您可视化神经网络模型， 它将允许我们分析模型的结构，从而确保它与预期的设计相匹配. 它是与各种框架和模型格式兼容的软件。
Netron 支持的格式
耐创 支持格式 像他们那样：
- ONX(.onnx、.pb、.pbtxt)
- 凯拉斯 (.h5、.keras)
- TensorFlow 精简版 (.tflite)
- 咖啡 （.caffemodel、.prototxt)
- 暗网 (.CFG)
- 核心机器学习 (.ml模型)
- 神经网络（.mnn)
- MXNet（.model，-symbol.json)
- cnn (.参数)
- 桨桨 (.zip，__模型__)
- 咖啡2 (预测网.pb)
- 梭鱼 (.nn)
- 引擎 (.tm 文件)
- 神经网络（.tnnproto)
- 循环神经网络 (.rknn)
- 心灵孢子精简版 (。女士)
- 乌夫 (.uff)
此外Netron还 有实验支持; 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).
在 Ubuntu 上安装 Netron 神经网络查看器
从网络浏览器测试
在决定安装这个程序之前，我们可以选择 从网络浏览器测试它. 如果您没有可以上传进行测试的模型， 您可以使用可在 GitHub 上的存储库 项目，下载或使用此浏览器版本打开.
作为按扣包装
如果您决定在您的计算机上安装此软件， 你可以通过它的 snap 包安装这个程序，它可以在 Snapcraft.
正如我所说，Netron 神经网络查看器可以通过执行以下操作通过 Snap 安装在 Ubuntu 上。 首先，我们需要打开一个终端（Ctrl + Alt + T），然后我们将 使用命令安装程序的稳定版本:
sudo snap install netron
安装后，如果您需要 更新程序, 在终端中你只需要执行：
sudo snap refresh netron
综上所述，我们可以 启动程序 从应用程序菜单或我们的发行版中提供的任何其他启动器。 此外，我们还可以通过在终端中键入（Ctrl + Alt + T）来启动它：
netron
卸载
至 卸载通过 Snap 包安装的 Netron Neural Network Viewer，我们只需要在终端 (Ctrl + Alt + T) 中执行命令：
sudo snap remove netron
下载AppImage
我们也可以使用这个程序 可以从以下位置下载的 AppImage 包 项目发布页面. 除了能够从网络浏览器下载这个包之外，我们还将有可能使用 wget的 获取文件。
至 下载今天发布的最新版本，我们只需要打开一个终端（Ctrl + Alt + T）并在其中执行：
wget https://github.com/lutzroeder/netron/releases/download/v5.3.4/Netron-5.3.4.AppImage
下载完成后，我们有 授予文件执行权限 我们刚刚下载的。 为此，如果我们移动到保存文件的文件夹，我们只需要执行以下命令：
sudo chmod +x Netron-5.3.4.AppImage
在前面的命令之后，我们可以 通过双击文件或在同一终端中键入来启动程序:
./Netron-5.3.4.AppImage
Netron 是一种可视化神经网络的简单方法。 这个程序 将使我们能够使用广泛的框架和兼容的模型类型. 对于学习社区中的许多人来说，它确实具有可扩展性和可用性。 甚至可以导出图形，但如果您的目标是生成用于打印的图形，尤其是当它们非常深时，您可能需要使用不同的方法。
想要的用户，可以 获取有关此计划的更多信息，请访问 项目网站 或在你的 GitHub资料库.