netron

Netron est un visualiseur pour les modèles de réseaux de neurones, d'apprentissage profond et d'apprentissage automatique. Il prend en charge un large éventail de formats de modèles, notamment ONNX, TensorFlow Lite, PyTorch, torch.export, ExecuTorch, TorchScript, TensorFlow, Core ML, OpenVINO, Keras, Caffe, Darknet, Safetensors et NumPy. Une prise en charge expérimentale est disponible pour MLIR, JAX, GGUF, RKNN, ncnn, MNN, PaddlePaddle et scikit-learn. ## Installation - **Navigateur** : Lancez la version navigateur sur [netron.app](https://netron.app). - **macOS** : Téléchargez le fichier `.dmg` depuis la [page des versions](https://github.com/lutzroeder/netron/releases/latest) ou exécutez `brew install --cask netron`. - **Linux** : Téléchargez le fichier `.deb` ou `.rpm` depuis la page des versions. - **Windows** : Téléchargez l'installateur `.exe` ou exécutez `winget install -s winget netron`. - **Python** : Installez via `pip install netron`, puis exécutez `netron [FILE]` ou `netron.start('[FILE]')`. ## Modèles d'exemple Le README fournit des liens vers des fichiers de modèles d'exemple pour divers formats, qui peuvent être téléchargés ou ouverts directement dans la version navigateur. Les exemples incluent ONNX (squeezenet), TorchScript (traced_online_pred_layer), TensorFlow Lite (yamnet), TensorFlow (chessbot), Keras (mobilenet), MLIR (edge_detection), Core ML (exermote) et Darknet (yolo).