Netron是一种用于神经网络、深度学习和机器学习模型的可视化工具，它可以为模型的架构生成具有描述性的可视化(descriptive visualization)。源码在：https://github.com/lutzroeder/netron ，主要由JavaScript语言实现，License为MIT，最新发布版本为5.9.6。
Netron是一个跨平台工具，可以在Linux、Windows和Mac上运行，并且支持多种框架和格式。Netron支持ONNX、TensorFlow Lite、Caffe、Keras、Darknet、PaddlePaddle、ncnn、MNN、Core ML、RKNN、MXNet、MindSpore Lite、TNN、Barracuda、Tengine、CNTK、TensorFlow.js、Caffe2 和 UFF。它还实验性支持PyTorch、TensorFlow、TorchScript、OpenVINO、Torch、Vitis AI、kmodel、Arm NN、BigDL、Chainer、Deeplearning4j、MediaPipe、ML.NET 和 scikit-learn。
安装Netron：
(1).windows：从https://github.com/lutzroeder/netron/releases/tag/v5.9.6 下载Netron-Setup-5.9.6.exe，双击安装即可，安装完后会在桌面生成Netron的图标，双击此图标即可打开，界面如下图所示：
(2)Linux：从https://github.com/lutzroeder/netron/releases/tag/v5.9.6 下载Netron-5.9.6.AppImage，给此文件添加执行权限：chmod u+x Netron-5.9.6.AppImage ，然后双击此文件即可打开。
示例：打开一个onnx模型，如Lenet-5.onnx(来自于：https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/ )，点击Open Model…按钮，结果如下图所示：点击左侧的每一个方框(类似于layer类型名)，都会在右侧显示该框属性等信息
发布者：全栈程序员-站长，转载请注明出处：https://javaforall.net/176250.html原文链接：https://javaforall.net
![ChecklistBox的使用总结[通俗易懂]](https://javaforall.net/wp-content/uploads/2020/11/2020110817443450-480x300.jpg)
