इस प्रोजेक्ट के बारे में

Netron न्यूरल नेटवर्क, डीप लर्निंग और मशीन लर्निंग मॉडल के लिए एक व्यूअर है। यह ONNX, TensorFlow Lite, PyTorch, torch.export, ExecuTorch, TorchScript, TensorFlow, Core ML, OpenVINO, Keras, Caffe, Darknet, Safetensors और NumPy सहित कई मॉडल प्रारूपों का समर्थन करता है। MLIR, JAX, GGUF, RKNN, ncnn, MNN, PaddlePaddle और scikit-learn के लिए प्रायोगिक समर्थन उपलब्ध है। ## स्थापना - **ब्राउज़र**: ब्राउज़र संस्करण [netron.app](https://netron.app) पर शुरू करें। - **macOS**: [रिलीज़ पृष्ठ](https://github.com/lutzroeder/netron/releases/latest) से `.dmg` फ़ाइल डाउनलोड करें या `brew install --cask netron` चलाएँ। - **Linux**: रिलीज़ पृष्ठ से `.deb` या `.rpm` फ़ाइल डाउनलोड करें। - **Windows**: `.exe` इंस्टॉलर डाउनलोड करें या `winget install -s winget netron` चलाएँ। - **Python**: `pip install netron` के माध्यम से इंस्टॉल करें, फिर `netron [FILE]` या `netron.start('[FILE]')` चलाएँ। ## नमूना मॉडल README विभिन्न प्रारूपों के लिए नमूना मॉडल फ़ाइलों के लिंक प्रदान करता है, जिन्हें डाउनलोड किया जा सकता है या ब्राउज़र संस्करण में सीधे खोला जा सकता है। उदाहरणों में ONNX (squeezenet), TorchScript (traced_online_pred_layer), TensorFlow Lite (yamnet), TensorFlow (chessbot), Keras (mobilenet), MLIR (edge_detection), Core ML (exermote) और Darknet (yolo) शामिल हैं।