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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
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