模型结构可视化

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2023-01-13 03:24:11

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模型结构可视化	darknet cfg 模型结构可视化

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模型结构可视化分析很多时候需要得知自己所构建模型的结构，参数，所占存储容量等，下面介绍几个可视化的参数工具 1、pytorch-summary（包含每一层的输入输出形状，参数量，以及所占存储量大小）（1）pip install torchsummary 安装相关库（2）举例说明： import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import numpy as np class simpleconv3(nn.Modu

最近在学习一些检测方面的网络，使用的是pytorch。模型结构可视化是学习网络的有用的部分，pytorch没有原生支持这个功能，需要找一些其他方式，下面总结几种方法（推荐用4）。 1. torch .pt -> netron netron是一个专门可视化模型的工具，支持很多格式，很自然的就是用它直接显示torch保存的模型。但是实际上... 显示成了上图，基本上没什么用。 2. 网上说的比较多的几种方式 a. tensorboardx 画出来的比较丑 b. tenso...

最近使用darknet框架来进行目标检测模型的训练实践比较多，就想对模型的结构进行可视化，之前因为模型的训练都是基于Keras进行的，搭配graphviz就可以很方便地进行模型结构的可视化展示了，现在使用darknet训练的话，模型的结构定义都是存在cfg文件中的，想要进行可视化之前的代码就没办法直接使用了，在网上发现了一个有趣的项目就是基于cfg文件直接实现了模型结构的可视化展示，项目地址在这里。截图如下：可以看到，使用方法也是很简单的，所以决定实践一...

分享一个模型结构可视化工具对于pytorch、caffe、keras、tensorflow、mxnet等搭建的网络结构，往往不能很直观的看出来，那么今天推荐一个能非常直观的能看到搭建的模型的整体模型结构的工具软件——Netron。 Netron 支持Windows、Linux、Mac系统。 Linux安装直接到github上面拉下来，setup就行了。框架对应的文件类型框架文件 onnx .onnx、.pb keras .h5、.keras tensorflow .pb、.m

使用paddle框架中的paddle.jit.save将模型保存至本地并使用visualdl将模型可视化

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