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实践教程 | 轻松入门模型转换和可视化
重点标签 ONNX、Netron、模型转换、深度学习框架、模型可视化
文章摘要
本文详细介绍了ONNX模型转换格式和Netron可视化工具。ONNX是微软推出的多平台通用文件格式,它支持多种深度学习框架,便于算法人员进行模型部署和框架间的相互转换。而Netron是一款轻量化的模型可视化工具,支持多种开源框架,使用简单直接。
1. 不同框架模型转换的必要性:在实际部署中,将PC端训练的权重文件转换为部署端所需的格式是关键。例如,从Pytorch转换到ONNX再转换到Caffe,最后到TensorRT,这样的转换路径更为可行。
2. ONNX简介:ONNX是一个开放的神经网络模型格式,支持多种框架,通过Protobuf库进行数据存储和传输。它定义了可扩展的计算图模型、内置运算单元和标准数据类型,使得不同框架的计算图可以转化为通用格式。
3. 转换到ONNX的原因:ONNX作为中间环节,简化了模型部署和框架间的转移。例如,Tensorflow环境的用户可以快速测试Pytorch编写的模型,而无需重写或配置新的运行环境。
4. 如何转换到ONNX:以Tensorflow为例,通过安装tf2onnx包、冻结ckpt文件到pb文件,最后执行转换命令,将模型转换为ONNX格式。
5. 网络可视化工具:介绍了TensorBoard和Netron两款工具。TensorBoard功能全面,可以查看网络结构、损失变化等,而Netron轻量级,适合查看陌生网络的结构。Netron支持多种模型格式,包括ONNX、Caffe、TensorFlow Lite等。
6. Netron的安装和使用:Netron可以通过浏览器访问或软件安装,支持不同操作系统。它提供了清晰的网络结构视图和节点属性信息。
7. Netron支持的框架:Netron支持Keras、Caffe、TensorFlow Lite、ONNX、Core ML、NCNN等框架的模型文件,部分框架如Pytorch、TensorFlow等还在实验阶段。
8. 技术社群邀请:文章最后提供了加入极市CV技术交流群的邀请,鼓励开发者加入进行技术交流和资源共享。
通过本文,读者可以了解到ONNX和Netron在深度学习模型转换和可视化方面的应用,以及如何利用这些工具提高开发效率。
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原文作者: 极市平台