Netron이란?
Netron은 딥러닝 모델의 아키텍쳐의 시각화를 도와주는 툴이다.
간단한 drag&drop으로 학습 완료한 딥러닝 모델의 아키텍쳐를 확인할 수 있다. Input과 Output의 shape, data type(자료형) 뿐만 아니라 어떤 activation function을 사용하였는지 상세하게 나온다.
Tensorboard에도 비슷한 시각화 기능을 지원하지만, Netron은 추가적인 코드를 작성하지 않고 모델만 업로드하면 모델 아키텍쳐를 시각화 할 수 있어 더 편리하다.
Netron Github: https://github.com/lutzroeder/netron
시각화를 지원하는 모델
가장 많이 사용하는 PyTorch와 TensorFlow를 아직 실험적으로 지원하고 있지만, ONNX로 변환한 모델의 아키텍쳐를 확인하기에는 유용하다.
- ONNX
- TensorFlow Lite
- Caffe
- Keras
- Darknet, PaddlePaddle, ncnn, MNN, Core ML, RKNN, MXNet, MindSpore Lite, TNN, Barracuda, Tengine, CNTK, TensorFlow.js, Caffe2, UFF
현재 실험적으로 지원하는 ..
- PyTorch
- TensorFlow
- TorchScript
- OpenVINO
- Torch
- Vitis AI, kmodel, Arm NN, BigDL, Chainer, Deeplearning4j, MediaPipe, MegEngine, ML.NET, scikit-learn
사용법
1. Web browser로 Netron 사용하기
아래 링크에서 학습한 모델을 올려 아키텍쳐를 바로 확인할 수 있다.
-> https://netron.app/
2. 설치 후 Local에서 Netron 사용하기
-
macOS:
brew install --cask netron -
Linux:
snap install netron -
Windows:
winget install -s winget netron -
Python Server
pip install netron
A bit nerdy